return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况下,数组被认为是扁平的。 np.unique(arr,return_counts=True)---(array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elementsarray([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ##...
numpy.count_nonzero 的基本语法如下: numpy.count_nonzero(a, axis=None, keepdims=False) a:输入的数组。 axis:可选参数,指定沿着哪个轴来计数非零元素。如果未指定,则计算整个数组中的非零元素。可以是一个或多个轴的索引,或者是 None(计算所有元素)。 keepdims:可选参数,如果为 True,则输出的数组将保持...
return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况下,数组被认为是扁平的。 np.unique(arr,return_counts=True)---( array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count) 15、mean 返回数组的平均数...
# index()法: list=['a','b','c','d','e','f'] num = list.index("a") print(num) # count()法 统计某个数据出现的次数 num1=list.count("a") print(num1) # in / not in 判断某个数据是否存在,存在为True,不存在为False num2 = 'a' in list print(num2) num3 = 'h' in li...
values, counts=np.unique(arr, return_counts=True) print(values) print(counts) 输出结果为: [0 1 2] [1 2 3] 在这个例子中,我们获取了数组arr中的唯一值列表values,以及对应的出现次数counts。 np.bincount() 前面已经介绍过np.bincount()函数用于统计非负整数数组中各个元素的出现次数。对于分组统计,我...
np.unique(arr,return_counts=True) --- ( array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), ## Unique elements array([2, 2, 2, 1, 1, 2], dtype=int64) ## Count ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 15、mean 返回数组的平均数。 复制 np.mean(arr,dtype='int...
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 库,几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准,在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、...
>>> unique_values, occurrence_count = np.unique(a, return_counts=True)>>> print(occurrence_count)[3 2 2 2 1 1 1 1 1 1] 这也适用于 2D 数组!如果你从这个数组开始: >>> a_2d = np.array([[ 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [1, ...
numpy.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False) a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.count_nonzero(a) --- 3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 numpy.argwhere(a) a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.argwhere(a) --- array([[2]...
>>>unique_values,occurrence_count=np.unique(a,return_counts=True)>>>print(occurrence_count)[3222111111] 这也适用于二维数组!如果从这个数组开始: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>a_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[1,2,3,4]]) ...