Numpy: cara menghitung jumlah elemen sama dengan nan

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menghitung jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy:

 import numpy as np

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

Contoh khusus ini akan mengembalikan jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy yang disebut my_array .

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: hitung jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy

Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi count_nonzero() untuk menghitung jumlah elemen dalam array NumPy yang sama dengan NaN:

 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

Dari outputnya kita dapat melihat bahwa 2 nilai array NumPy sama dengan NaN.

Kita dapat melihat array NumPy secara manual untuk memverifikasi bahwa memang ada dua elemen NaN dalam array.

Jika Anda ingin menghitung jumlah elemen yang tidak sama dengan NaN , Anda dapat menggunakan fungsi count_nonzero() sebagai berikut:

 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

Dari hasilnya terlihat bahwa 9 nilai pada array NumPy tidak sama dengan NaN.

Catatan : Operator tilde ( ~ ) digunakan untuk mewakili kebalikan dari suatu ekspresi. Dalam contoh ini, ini menghitung jumlah elemen yang tidak sama dengan NaN.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya dengan Python:

Cara menghitung mode array NumPy
Cara menghitung nilai unik dalam array NumPy
Cara menghitung jumlah elemen sama dengan nol di NumPy
Cara menghitung jumlah elemen yang sama dengan True di NumPy