一个numpy数组中一个数字出现的次数

Question

我需要找到一种方法来计算在使用np.random.randint()创建的随机矩阵中，数字0到9出现的次数。

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

例如，如果矩阵的长度为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。

- Teddy

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首先，手动尝试解决问题。 - Ignacio Vazquez-Abrams

Answer 1

你应该能够很容易地实现这个:

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

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

np.count_nonzero(m == x)

太棒了，内置函数。

- TemporalWolf

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 将返回一个布尔数组，其中包含每个值是否等于8的True值，由于Python将True视为1，您可以对数组项进行求和以获得预期项的数量。

- Mazdak

Answer 3

如果您想从所有矩阵元素中获取频率，这里有一个简单的解决方案，使用numpy.ndarray.flatten和collections.Counter：

（如果要查看文档，请点击以下链接：numpy.ndarray.flatten和collections.Counter）

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，您将获得如下结果：

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

- BPL

Answer 4

你可以将矩阵压平，然后使用列表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)

- rofls

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计算列表的元素个数比这更容易：flat.count(x)就足够了。 - TemporalWolf

另外，numpy有一个flatten函数：list(m.flatten()).count(x) - TemporalWolf

我很好奇哪种方法更快，因为你仍然需要将其转换为列表 @TemporalWolf - rofls

通常内置函数比自定义函数更快。欢迎使用 timeit 进行测试。 - TemporalWolf

@TemporalWolf 这是不正确的，如果数组大小相关，NumPy函数将比内置的Python函数快得多。 - Daniel

@Daniel 我正在包含numpy内置函数（如flatten），并将它们与rofls的自定义列表推导式解决方案进行比较。 - TemporalWolf

Answer 5

我会尝试使用numpy的unique函数，并带有参数return_counts=True（请参见：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])

- Shaig Hamzaliyev

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已经修改了。希望现在可以正常工作。感谢您指出问题。 - Shaig Hamzaliyev