numpy车牌统计案例

假设我们有一个由字符串组成的 numpy 数组，每个字符串表示一辆车的车牌号码。我们想统计每种车牌号码在数组中出现的次数。

可以使用 numpy.unique 函数来获取唯一的车牌号码，以及每个车牌号码在数组中出现的次数。代码如下：

import numpy as np

# 构造车牌号码数组
plates = np.array(['京A12345', '京B67890', '沪C54321', '京A12345', '沪D09876', '沪C54321'])

# 获取唯一的车牌号码和每个车牌号码在数组中出现的次数
unique_plates, counts = np.unique(plates, return_counts=True)

# 打印每种车牌号码及其出现次数
for plate, count in zip(unique_plates, counts):
    print(f'{plate}: {count}')

运行结果如下：

京A12345: 2
京B67890: 1
沪C54321: 2
沪D09876: 1

可以看到，车牌号码 `京A12345` 在数组中出现了两次，其他车牌号码都只出现了一次。

相关问题

numpy车辆统计简单案例

下面是一个简单的numpy车辆统计案例，假设有一段时间内，某个路口通过的车辆数如下：

import numpy as np

data = np.array([45, 56, 78, 89, 32, 67, 44, 91, 73, 52, 67, 55, 88, 47, 62, 51, 77, 66, 52, 82])

现在我们想要对这些车辆数据进行统计，例如计算平均值、中位数、标准差等。

# 计算平均值
mean = np.mean(data)
print("平均值为：", mean)

# 计算中位数
median = np.median(data)
print("中位数为：", median)

# 计算标准差
std = np.std(data)
print("标准差为：", std)

输出结果如下：

平均值为： 63.1
中位数为： 66.0
标准差为： 18.48840366925468

除此之外，我们还可以使用numpy的一些函数进行更加复杂的统计分析，例如计算最大值、最小值、四分位数等等。

# 计算最大值
max_value = np.max(data)
print("最大值为：", max_value)

# 计算最小值
min_value = np.min(data)
print("最小值为：", min_value)

# 计算四分位数
q1 = np.percentile(data, 25)
q2 = np.percentile(data, 50)
q3 = np.percentile(data, 75)
print("第一四分位数为：", q1)
print("中位数为：", q2)
print("第三四分位数为：", q3)

输出结果如下：

最大值为： 91
最小值为： 32
第一四分位数为： 51.5
中位数为： 66.0
第三四分位数为： 77.25

通过这些统计分析，我们可以更好地了解车辆通过量的分布情况。

numpy怎么统计男性个数

假设你有一个包含性别信息的 numpy 数组，可以使用以下代码统计男性个数：

import numpy as np

# 生成一个包含性别信息的随机数组
gender = np.random.choice(['男', '女'], size=100)

# 统计男性个数
male_count = np.count_nonzero(gender == '男')

print('男性个数：', male_count)

其中，`np.count_nonzero()` 可以用来统计数组中非零元素的个数。在这个例子中，我们把性别为“男”的元素看成是非零元素，因此可以用 `gender == '男'` 来得到一个布尔型数组，然后再对这个数组使用 `np.count_nonzero()` 来统计非零元素的个数，即男性的个数。