使用numpy sum函数时出错“无法使用灵活类型执行缩减”

Question

我有一个包含一行文字的数据集：['text1', 'text2', 'text 3', etc...]。我希望能够计算文本类型并对结果求和。这是我的代码：

dataset= ['text1', 'text2', 'text 3']
stats = Counter(dataset).most_common()
Total = np.sum(stats[1])

Stats变量以下列格式存储数据：[（'text'，1223）等......]

当我运行代码时，我收到一条错误消息：“无法使用灵活类型执行reduce”。我该如何解决这个问题？

Answer 1

这为您提供了所有数字的总和：

sum(s[1] for s in stats)

示例：

dataset= ['text1', 'text2', 'text 3']
stats = Counter(dataset).most_common()
total = sum(s[1] for s in stats)

现在：

>>> total
3

您还可以使用np.sum()：

>>> np.sum(s[1] for s in stats)
3

Answer 2

不太确定您要实现的目标，但numpy_indexed包可能有更适合您目的的界面：

import numpy_indexed as npi
unique, counts = npi.count(dataset)
total = counts.sum() # == len(dataset)

此外，npi可能更有效，因为它不会对python数据类型起作用，而只会使用矢量化的numpy代码。