numpy统计元素个数的方法是

使用numpy中的函数np.unique()可以统计数组中每个元素的出现次数。使用参数return_counts=True可以返回唯一元素的数量列表。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5])
unique, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

print(unique)   # 输出[1 2 3 4 5]
print(counts)   # 输出[1 1 1 3 2]，表示每个元素出现的次数

相关问题

numpy统计元素个数

可以使用numpy的unique函数来统计数组中每个元素出现的次数。具体操作如下：

import numpy as np

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

unique, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

print(np.asarray((unique, counts)).T)

输出结果为：

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

其中，unique保存着数组中出现的所有不同元素，counts保存着每个元素出现的次数。最后的输出结果则是将unique和counts进行转置后组合成一个二维数组。

Numpy中统计数组元素个数的方法是

使用Numpy中的函数`numpy.size()`可以统计数组中的元素个数，该函数返回整数类型的结果，表示数组中元素的总个数。如果想要统计某个轴上的元素个数，可以使用`numpy.size()`函数的`axis`参数指定轴的编号。例如，对于一个二维数组`arr`，可以使用`numpy.size(arr, axis=0)`统计第一维（行）的元素个数，使用`numpy.size(arr, axis=1)`统计第二维（列）的元素个数。另外，如果只想统计非零元素个数，可以使用`numpy.count_nonzero()`函数，该函数返回整数类型的结果，表示数组中非零元素的个数。