Numpy: come contare il numero di elementi pari a nan

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per contare il numero di elementi uguali a NaN in un array NumPy:

 import numpy as np

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

Questo particolare esempio restituirà il numero di elementi pari a NaN nell’array NumPy chiamato my_array .

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: contare il numero di elementi uguali a NaN nell’array NumPy

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione count_nonzero() per contare il numero di elementi in un array NumPy uguale a 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

Dall’output possiamo vedere che 2 valori dell’array NumPy sono uguali a NaN.

Possiamo esaminare manualmente l’array NumPy per verificare che ci siano effettivamente due elementi di NaN nell’array.

Se invece vuoi contare il numero di elementi diversi da NaN , puoi utilizzare la funzione count_nonzero() come segue:

 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

Dal risultato possiamo vedere che 9 valori nell’array NumPy non sono uguali a NaN.

Nota : l’operatore tilde ( ~ ) viene utilizzato per rappresentare l’opposto di un’espressione. In questo esempio conta il numero di elementi diversi da NaN.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Python:

Come calcolare la modalità dell’array NumPy
Come contare valori univoci nell’array NumPy
Come contare il numero di elementi uguali a zero in NumPy
Come contare il numero di elementi uguali a True in NumPy