Numpy 配列内の出現回数をカウントする
Numpy 配列内の特定の要素の頻度を決定するために、さまざまなアプローチが存在します。一般的な方法の 1 つは、numpy.unique 関数を使用することです。この関数は、配列内の個別の要素を識別し、それぞれの一意の値に対応するカウントの配列を返します。
次の配列の例を考えてみましょう:
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
numpy.unique の使用:
<code class="python">import numpy unique, counts = numpy.unique(y, return_counts=True) print(dict(zip(unique, counts)))</code>
これにより、一意の要素 (0 と 1) をキーとして、対応するカウントを値として含む辞書が出力されます。
あるいは、collections.Counter を使用した非 NumPy メソッドを使用することもできます。
<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>
これにより、一意の要素をキーとして、そのカウントを値として持つ Counter オブジェクトが提供されます。
以上がNumpy 配列内の要素の出現をカウントするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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