Numpy 배열에서 요소 발생을 어떻게 계산합니까?

Numpy 배열에서 발생 횟수 세기

Numpy 배열 내 특정 요소의 빈도를 결정하기 위해 다양한 접근 방식이 존재합니다. 일반적인 방법 중 하나는 numpy.unique 함수를 활용하는 것입니다. 이 함수는 배열의 개별 요소를 식별하고 각 고유 값에 해당하는 개수의 배열을 반환합니다.

다음 예제 배열을 고려하세요.

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

numpy.unique 사용:

<code class="python">import numpy

unique, counts = numpy.unique(y, return_counts=True)

print(dict(zip(unique, counts)))</code>

이렇게 하면 고유 요소(0과 1)가 키로, 해당 개수가 값으로 포함된 사전이 출력됩니다.

또는 collections.Counter를 사용하는 NumPy가 아닌 메서드를 사용할 수도 있습니다.

<code class="python">import collections, numpy

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
counter = collections.Counter(y)

print(counter)</code>

이것은 고유 요소를 키로, 해당 개수를 값으로 포함하는 Counter 객체를 제공합니다.

위 내용은 Numpy 배열에서 요소 발생을 어떻게 계산합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!