Numpy: true に等しい要素の数を数える方法

次の基本構文を使用して、NumPy 配列内のTrueに等しい要素の数をカウントできます。

 import numpy as np

n.p. count_nonzero (my_array)

この特定の例では、 my_arrayという NumPy 配列内のTrueに等しい要素の数を返します。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: NumPy 配列内の True に等しい要素の数をカウントします。

次のコードは、 count_nonzero()関数を使用して、NumPy 配列内の True に等しい要素の数をカウントする方法を示しています。

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([True, False, False, False, True, True, False, True, True])

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

5

出力から、NumPy 配列の5 つの値がTrueに等しいことがわかります。

NumPy 配列を手動で調べて、配列内にTrueとなる要素が実際に 3 つあることを確認できます。

代わりにFalseに等しい要素の数をカウントしたい場合は、次のようにcount_nonzero()関数の結果をsize()関数から減算できます。

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([True, False, False, False, True, True, False, True, True])

#count number of values in array equal to False
n.p. size (my_array) - np. count_nonzero (my_array)

4

出力から、NumPy 配列の4 つの値がFalseに等しいことがわかります。

注: NumPy 配列に NaN 値がある場合、 count_nonzero()関数は各 NaN 値を True に等しい要素としてカウントします。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

NumPy配列のモードを計算する方法
関数を NumPy 配列にマップする方法
NumPy 配列を列でソートする方法