NumPy 배열의 발생 횟수 계산
NumPy 배열은 수치 계산에 광범위하게 사용되며 일반적인 작업은 특정 요소의 발생 횟수를 계산하는 것입니다. 그 안에. 그러나 목록 및 기타 Python 데이터 구조와 달리 NumPy 배열에는 내장된 계산 방법이 없습니다.
NumPy의 고유한
numpy.unique 함수를 사용하면 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 배열의 고유 값과 해당 개수를 결정하는 데 사용됩니다. True로 설정된 경우 고유 값과 해당 개수를 모두 반환하는 선택적 매개변수 return_counts를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
<code class="python">import numpy # Create a NumPy array y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]) # Obtain unique values and their counts unique, counts = numpy.unique(y, return_counts=True) # Convert the results to a dictionary for ease of access results = dict(zip(unique, counts)) print(results) # Output: {0: 7, 1: 4}</code>
NumPy가 아닌 방법: collections.Counter 사용
또는 NumPy 외부에서 collections.Counter 클래스를 사용할 수도 있습니다. 이 클래스는 NumPy 배열을 포함하여 모든 반복 가능한 항목의 발생 횟수를 계산하기 위해 특별히 설계되었습니다.
<code class="python">import collections # Use the Counter class to tally the occurrences of each element counter = collections.Counter(y) # Print the Counter object to view the occurrences print(counter) # Output: Counter({0: 7, 1: 4})</code>
위 내용은 NumPy 배열의 요소 발생 횟수를 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!