Numpy：如何计算等于 nan 的元素数量

您可以使用以下基本语法来计算 NumPy 数组中等于 NaN 的元素数量：

 import numpy as np

n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

此特定示例将返回名为my_array的 NumPy 数组中等于 NaN 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 NumPy 数组中等于 NaN 的元素数量

以下代码演示如何使用count_nonzero()函数来计算 NumPy 数组中等于 NaN 的元素数量：

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array equal to NaN
n.p. count_nonzero (np. isnan (my_array))

2

从输出中我们可以看到NumPy数组的2个值等于NaN。

我们可以手动查看 NumPy 数组来验证数组中确实有两个 NaN 元素。

如果您想计算不等于 NaN 的元素数量，可以使用count_nonzero()函数，如下所示：

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([5, 6, 7, 7, np. nan , 12, 14, 10, np. nan , 11, 14])

#count number of values in array not equal to NaN
n.p. count_nonzero ( ~ np.isnan (my_array))

9

从结果中我们可以看到NumPy数组中有9个值不等于NaN。

注意：波形符 ( ~ ) 用于表示表达式的相反操作。在此示例中，它计算不等于 NaN 的元素数量。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

如何计算 NumPy 数组的众数
如何计算 NumPy 数组中的唯一值
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