Numpy에서 요소 발생 횟수를 계산하는 방법

다음 방법을 사용하여 NumPy 배열에서 요소의 발생 횟수를 계산할 수 있습니다.

방법 1: 특정 값의 발생 횟수 계산

 n.p. count_nonzero (x == 2 )

방법 2: 조건을 충족하는 값의 발생 횟수 계산

 n.p. count_nonzero (x < 6 )

방법 3: 여러 조건 중 하나를 충족하는 값의 발생 횟수 계산

 n.p. count_nonzero ((x == 2 ) | (x == 7 ))

다음 예에서는 다음 NumPy 배열을 사용하여 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

#create NumPy array
x = np. array ([2, 2, 2, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 8, 10, 12])

예시 1: 특정 값의 발생 횟수 계산

다음 코드는 값 2와 동일한 NumPy 배열의 요소 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count number of values in array equal to 2
n.p. count_nonzero (x == 2 )

3

출력에서 NumPy 배열의 3개 값이 2와 같다는 것을 알 수 있습니다.

예시 2: 조건을 충족하는 값의 발생 횟수 계산

다음 코드는 NumPy 배열에서 값이 6보다 작은 요소 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count number of values in array that are less than 6
n.p. count_nonzero (x < 6 )

7

결과를 보면 NumPy 배열의 7개 값이 6보다 작은 값을 가지고 있음을 알 수 있습니다.

예시 3: 여러 조건 중 하나를 충족하는 값의 발생 횟수 계산

다음 코드는 NumPy 배열에서 2 또는 7과 같은 요소 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count number of values in array that are equal to 2 or 7
n.p. count_nonzero ((x == 2 ) | (x == 7 ))

4

출력에서 NumPy 배열의 4개 값이 2 또는 7과 같다는 것을 알 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열의 모드를 계산하는 방법
NumPy 배열에 함수를 매핑하는 방법
NumPy 배열을 열별로 정렬하는 방법