Python中统计numpy数组内1的数量报错求助

问题场景 #

现有Numpy数组A，需要统计其中数值1的出现次数，原代码使用np.count()导致报错，期望输出结果为7。

原错误代码：

import numpy as np

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

B=np.count(A==1)
print(B)

报错信息：

in __getattr__
    raise AttributeError("module {!r} has no attribute "

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'count'

错误原因 #

Numpy模块本身没有count()这个顶层函数，调用不存在的API导致了报错。

正确实现方法 #

以下几种方式都可以正确统计数组中1的数量：

方法1：使用np.sum()

布尔数组中True会被视为1，False视为0，直接求和即可得到1的数量：

import numpy as np

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

B = np.sum(A == 1)
print(B)  # 输出7

方法2：使用np.count_nonzero()

该函数专门用于统计数组中非零元素的数量，结合条件判断可精准统计1的个数：

B = np.count_nonzero(A == 1)
print(B)  # 输出7

如果数组中只有0和1两种值，也可以直接简化为np.count_nonzero(A)。

方法3：使用np.bincount()

适合整数数组，会统计每个整数出现的次数，通过索引获取目标数值的计数：

counts = np.bincount(A)
B = counts[1]  # 索引1对应数值1的出现次数
print(B)  # 输出7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者akshaykhan123