如何统计Numpy数组中指定元素集合的出现次数？

首先定义你的Numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [1, 2, 5],
                [3, 4, 6],
                [2, 5, 4],
                [5, 4, 3],
                [3, 5, 1],
                [2, 5, 1]])

高效的向量化实现方案 #

使用Numpy的向量化操作完成统计，避免逐行遍历的低效问题：

def count_set(target_elements):
    # 为每个目标元素生成「该行是否包含该元素」的布尔数组
    element_masks = [np.isin(arr, elem).any(axis=1) for elem in target_elements]
    # 合并所有mask：只有当所有目标元素都在该行出现时，结果为True
    combined_mask = np.logical_and.reduce(element_masks)
    # 统计符合条件的行数
    return combined_mask.sum()

调用示例：

print(count_set([1, 2]))  # 输出：3

代码解释 #

1. np.isin(arr, elem)：生成与原数组形状一致的布尔数组，标记每个位置的元素是否等于elem；
2. .any(axis=1)：将每行的结果合并为单个布尔值——只要该行存在elem，就返回True；
3. np.logical_and.reduce(element_masks)：对所有目标元素的布尔数组做逻辑与操作，得到最终掩码：只有当该行包含所有目标元素时，掩码值为True；
4. .sum()：统计掩码中True的数量，即符合条件的行数。

备选方案（纯Python遍历，适合小数组） #

如果数组规模较小，也可以用集合的子集判断实现：

def count_set_python(target_elements):
    target_set = set(target_elements)
    count = 0
    for row in arr:
        if target_set.issubset(set(row)):
            count += 1
    return count

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karapet