Numpy: nan 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 NaN 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 (np. isnan (my_array))

この特定の例では、 my_arrayという NumPy 配列内の NaN 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 NaN 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、NaN に等しい NumPy 配列内の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 ([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

出力から、NumPy 配列の2 つの値が NaN 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 NaN の要素が実際に 2 つあることを確認できます。

代わりに、 NaN に等しくない要素の数をカウントしたい場合は、次のようにcount_nonzero()関数を使用できます。

 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

結果から、NumPy 配列内の9 つの値が NaN に等しくないことがわかります。

注: チルダ演算子 ( ~ ) は、式の反対を表すために使用されます。この例では、NaN に等しくない要素の数をカウントします。

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
NumPy配列の一意の値をカウントする方法
NumPyでゼロに等しい要素の数を数える方法
NumPyでTrueに等しい要素の数を数える方法