Numpy：统计大于该值的元素个数

您可以使用以下基本语法来计算 NumPy 数组中大于特定值的元素数量：

 import numpy as np

vals_greater_10 = (data > 10 ). sum ()

此特定示例将返回名为data的 NumPy 数组中大于 10 的元素数量。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：计算大于 NumPy 数组中的值的元素数量

假设我们有以下总共 15 个元素的 2D NumPy 数组：

 import numpy as np

#create 2D NumPy array with 3 columns and 5 rows
data = np. matrix (np. arange (15). reshape ((5, 3)))

#view NumPy array
print (data)

[[ 0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]
 [9 10 11]
 [12 13 14]]

我们可以使用以下语法来统计数组中值大于 10 的元素总数：

 #count number of values greater than 10 in NumPy matrix
vals_greater_10 = (data > 10 ). sum ()

#view results
print (vals_greater_10)

4

从结果中我们可以看到NumPy数组中有4个值大于10。

如果我们手动检查 NumPy 数组，我们可以确认四个元素 – 11、12、13、14 – 确实大于 10。

要查找小于 10 的元素数量，我们可以使用小于运算符 ( < )：

 #count number of values less than 10 in NumPy matrix
vals_less_10 = (data < 10 ). sum ()

#view results
print (vals_less_10)

10

从结果中我们可以看到NumPy数组中有10个值小于10。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

如何在 NumPy 中计算等于 NaN 的元素数量
如何在 NumPy 中计算等于 0 的元素数量
如何在 NumPy 中计算等于 True 的元素数量