<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk menghitung jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy:<\/span><\/p>\n Contoh khusus ini akan mengembalikan jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy yang disebut my_array<\/strong> .<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi count_nonzero()<\/strong> untuk menghitung jumlah elemen dalam array NumPy yang sama dengan NaN:<\/span><\/p>\n Dari outputnya kita dapat melihat bahwa 2<\/strong> nilai array NumPy sama dengan NaN.<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat array NumPy secara manual untuk memverifikasi bahwa memang ada dua elemen NaN dalam array.<\/span><\/p>\n Jika Anda ingin menghitung jumlah elemen yang tidak sama dengan NaN<\/em> , Anda dapat menggunakan fungsi count_nonzero()<\/strong> sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Dari hasilnya terlihat bahwa 9<\/strong> nilai pada array NumPy tidak sama dengan NaN.<\/span><\/p>\n Catatan<\/strong> : Operator tilde ( ~<\/strong> ) digunakan untuk mewakili kebalikan dari suatu ekspresi. Dalam contoh ini, ini menghitung jumlah elemen yang tidak<\/em> sama dengan NaN.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya dengan Python:<\/span><\/p>\n Cara menghitung mode array NumPy<\/a> 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\nn.p. count_nonzero<\/span> (np. isnan<\/span> (my_array))\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: hitung jumlah elemen yang sama dengan NaN dalam array NumPy<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>my_array = np. array<\/span> ([5, 6, 7, 7, np. nan<\/span> , 12, 14, 10, np. nan<\/span> , 11, 14])\n\n#count number of values in array equal to NaN\n<\/span>n.p. count_nonzero<\/span> (np. isnan<\/span> (my_array))\n\n2<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create NumPy array\n<\/span>my_array = np. array<\/span> ([5, 6, 7, 7, np. nan<\/span> , 12, 14, 10, np. nan<\/span> , 11, 14])\n\n#count number of values in array not equal to NaN\n<\/span>n.p. count_nonzero<\/span> ( ~<\/span> np.isnan<\/span> (my_array))\n\n9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara menghitung nilai unik dalam array NumPy<\/a>
Cara menghitung jumlah elemen sama dengan nol di NumPy<\/a>
Cara menghitung jumlah elemen yang sama dengan True di NumPy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"