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Numpy计数的应用

一、常规计数

在数据分析和科学计算时,经常需要进行计数操作。使用numpy中的count_nonzero函数可以方便地对数组中的非零元素进行计数。

import numpy as np

# 生成数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [0, 4, 5], [6, 0, 8]])

# 计算非零元素个数
count = np.count_nonzero(arr)
print(count) # 输出:7

count_nonzero函数还支持在某个轴上进行计数,如在行上计数:

# 对行进行计数
count_row = np.count_nonzero(arr, axis=1)
print(count_row) # 输出:[3 2 2]

二、统计计数

在数据分析中,经常需要进行统计计数,比如统计一组数中每个数字出现的次数,可以使用numpy中的unique函数和bincount函数实现。

使用unique函数可以找到数组中的唯一值,然后使用bincount函数进行计数:

# 生成随机数组
arr = np.random.randint(low=1, high=6, size=10)
print(arr) # 输出:[2 2 1 2 5 2 1 4 2 3]

# 统计每个数字出现的次数
unique, counts = np.unique(arr, return_counts=True)
counts_each_num = np.zeros(6, dtype=int)
counts_each_num[unique] = counts
print(counts_each_num) # 输出:[0 2 5 1 1 1]

如果需要快速统计一组数中每个数字出现的次数,可以使用numpy中的bincount函数:

# 使用bincount函数统计每个数字出现的次数
counts_each_num = np.bincount(arr)
print(counts_each_num) # 输出:[0 2 5 1 1 1]

三、条件计数

在进行数据筛选时,经常需要对符合条件的数据进行计数。可以使用numpy中的where函数和count_nonzero函数实现条件计数。

如统计数组中大于3的元素个数:

# 使用where函数找到大于3的元素的索引
idx = np.where(arr > 3)

# 使用count_nonzero函数计算元素个数
count = np.count_nonzero(arr[idx])
print(count) # 输出:2

四、行列互换计数

在进行数据分析时,经常需要对矩阵进行行列互换,并对新矩阵进行计数。可以使用numpy中的transpose函数和count_nonzero函数实现。

例如,对下面的矩阵进行行列互换,然后计算非零元素的个数:

# 生成2*3的矩阵
arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])

# 对矩阵进行行列互换
new_arr = np.transpose(arr)

# 计算非零元素个数
count = np.count_nonzero(new_arr)
print(count) # 输出:6

五、多维计数

在进行多维数据分析时,经常需要进行多维计数操作。numpy中提供了ravel函数可以将多维数组展平为一维,然后进行计数。同时也可以在指定轴上进行计数。

例如,对3维矩阵进行计数:

# 生成3维矩阵
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 将3维矩阵展平为一维,然后进行计数
count = np.count_nonzero(np.ravel(arr))
print(count) # 输出:8

# 在指定轴(第2个轴)上进行计数
count_axis = np.count_nonzero(arr, axis=1)
print(count_axis) # 输出:[[2 2] [2 2]]