Question

我需要找到一种方法来计算使用np.random.randint()

创建的随机矩阵中从0到9的每个数字出现的次数

import numpy as np
p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0,9,(p,p))
print(m)

例如，如果矩阵的长度= 4

[[3 4 6 5] [3 4 4 3] [4 2 4 8] [6 8 2 7]]

4号出现多少次？它应该返回5.

Answer 1

你应该能够很简单地得到这个：

list(m.flatten()).count(x)

另一个可能更快的选择是使用numpy builtin count_nonzero()：

np.count_nonzero(m == x)

Hooray内置功能。</ p>

Answer 2

您可以使用sum功能：

In [52]: m = np.random.randint(0,9,(4,4))
In [53]: m
Out[53]: 
array([[8, 8, 2, 1],
       [2, 7, 1, 2],
       [8, 6, 8, 7],
       [5, 2, 5, 2]])

In [56]: np.sum(m == 8)
Out[56]: 4

m == 8将为每个8返回一个包含True的布尔数组，然后由于python将True计算为1，您可以对数组项进行求和以获得预期项的数量。

Answer 3

如果您想从所有矩阵元素中获取频率，这是使用numpy.ndarray.flatten和collections.Counter的简单解决方案：

ls

例如，当p = 3时，你会得到这样的结果：

import numpy as np
import collections

p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0, 9, (p, p))
print(m)
print(collections.Counter(m.flatten()))

Answer 4

您可以展平矩阵，然后使用列表SELECT t.* FROM Test t WHERE exerVariName = 'Comp' ORDER BY kg DESC LIMIT 1;方法：

count()

Answer 5

我会尝试使用参数 return_counts=True 的 numpy 唯一函数（请参阅：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html）。

import numpy as np
p = int(input("Length of matrix: "))
m = np.random.randint(0,9,(p,p))
# print(m)
un, nm = np.unique(m, return_counts = True)
# if number that you are looking for is 1 then:
print(nm[un==1])

一个数字出现在numpy数组中的次数

5 个答案: