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TA貢獻(xiàn)1802條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
如果您想要所有數(shù)組的計(jì)數(shù),您可以使用unique:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [1, 2, 3]])
uniques, counts = np.unique(a, return_counts=True, axis=0)
print([(unique, count) for unique, count in zip(uniques, counts)])
輸出
[(array([1, 2, 3]), 2), (array([2, 3, 4]), 1), (array([3, 4, 5]), 1)]

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
既然你說(shuō)它是一個(gè)numpy數(shù)組,而不是一個(gè)列表,你可以這樣做:
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [1, 2, 3]])
>>> sum((a == [1,2,3]).all(1))
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(a == [1,2,3]).all(1)給你一個(gè)布爾數(shù)組或行中所有值都匹配的地方[1,2,3]: array([ True, False, False, True], dtype=bool),它的總和是True那里所有值的計(jì)數(shù)
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