数字在 numpy 数组中出现的次数

Question

我需要找到一种方法来计算使用np.random.randint()创建的随机矩阵中从 0 到 9 的每个数字出现的np.random.randint()

import numpy as np
p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0,9,(p,p))
print(m)

例如，如果矩阵长度 = 4

• [[3 4 6 5] [3 4 4 3] [4 2 4 8] [6 8 2 7]]

数字 4 出现了多少次？ 它应该返回 5。

Answer 1

你应该能够很简单地得到这个：

list(m.flatten()).count(x)

另一个可能更快的选项是使用 numpy 内置count_nonzero() ：

np.count_nonzero(m == x)

万岁内置函数。

Answer 2

您可以使用sum函数：

In [52]: m = np.random.randint(0,9,(4,4))
In [53]: m
Out[53]: 
array([[8, 8, 2, 1],
       [2, 7, 1, 2],
       [8, 6, 8, 7],
       [5, 2, 5, 2]])

In [56]: np.sum(m == 8)
Out[56]: 4

m == 8将为每个 8 返回一个包含 True 的布尔数组，然后由于 python 将 True 评估为 1，您可以对数组项求和以获得预期项的数量。

Answer 3

如果你想从所有矩阵元素中获取频率，这里有一个使用numpy.ndarray.flatten和collections.Counter的简单解决方案：

import numpy as np
import collections

p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0, 9, (p, p))
print(m)
print(collections.Counter(m.flatten()))

例如，当 p=3 时，您会得到如下结果：

[[8 4 8]
 [5 1 1]
 [1 1 1]]
Counter({1: 5, 8: 2, 4: 1, 5: 1})

Answer 4

您可以展平矩阵，然后使用 list count()方法：

from collections import Counter
import numpy as np
p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0,9,(p,p))
print(m)
flat = [item for sublist in m for item in sublist]
flat.count(4)

Answer 5

我会尝试使用参数 return_counts=True 的 numpy unique 函数（参见： https ://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html）。

import numpy as np
p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0,9,(p,p))
# print(m)
un, nm = np.unique(m, return_counts = True)
# if number that you are looking for is 1 then:
print(nm[un==1])