Numpy ‘numpy.ndarray’ 对象没有 ‘count’ 属性

在本文中，我们将介绍在使用 Numpy 库时遇到的一个错误：”numpy.ndarray” 对象没有 “count” 属性。

阅读更多：Numpy 教程

背景

Numpy 是一个基于 Python 的科学计算库，它允许您快速处理大型多维数组和矩阵。在处理数据时，有时您需要对数组中的元素进行计数。例如，您可能需要计算数组中某个元素出现的次数，或者计算百分比等等。在这种情况下，您可能会使用 Python 的计数函数。然而，在使用 Numpy 库时可能会遇到 “numpy.ndarray” 对象没有 “count” 属性的错误，这是因为 Numpy 并不包含 Python 的计数函数。

解决方案

如果您需要对 Numpy 数组进行计数操作，有几种解决方案可供选择。

方案一：使用 ‘numpy.count_nonzero’

Numpy 提供了一个名为 ‘count_nonzero’ 的函数，可用于计算数组中非零元素的数量。例如，以下代码将计算数组 ‘a’ 中非零元素的个数：

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 0])
count = np.count_nonzero(a)
print(count)

输出结果为 4，因为 ‘a’ 数组中有 4 个非零元素。

方案二：使用 ‘numpy.unique’

另一种方法是使用 ‘numpy.unique’ 函数来找出每个唯一元素的数量。例如，以下代码计算数组 ‘b’ 中每个唯一元素的数量：

import numpy as np

b = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 0])
unique_elements, counts = np.unique(b, return_counts=True)
print(unique_elements)
print(counts)

输出结果为：

[0 1 2 3 4]
[4 1 1 1 1]

这表明数组 ‘b’ 中有 4 个 0，1 个 1，1 个 2，1 个 3 和 1 个 4。

方案三：手动计数

最后，您还可以手动计数数组中的元素。以下代码演示了如何手动计数数组 ‘c’ 中 ‘0’ 的数量：

import numpy as np

c = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 0])
count = 0
for i in range(len(c)):
    if c[i] == 0:
        count += 1
print(count)

输出结果为 4，因为 ‘c’ 数组中有 4 个零。

总结

Numpy ‘numpy.ndarray’ 对象没有 ‘count’ 属性的错误是因为 Numpy 并不包含 Python 的计数函数。但是，您可以使用 Numpy 提供的 ‘count_nonzero’ 函数和 ‘unique’ 函数，或者手动计数数组中的元素来解决这个问题。选择哪种方法取决于您的具体需求。无论如何，这些解决方案都可以帮助您简单地计算 Numpy 中数组的元素。