Numpy: nan과 동일한 요소 수를 계산하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 NumPy 배열에서 NaN과 동일한 요소 수를 계산할 수 있습니다.

 import numpy as np

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

이 특정 예는 my_array 라는 NumPy 배열에서 NaN과 동일한 요소 수를 반환합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: NumPy 배열에서 NaN과 동일한 요소 수 계산

다음 코드는 count_nonzero() 함수를 사용하여 NaN과 동일한 NumPy 배열의 요소 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

출력에서 NumPy 배열의 2개 값이 NaN과 동일하다는 것을 알 수 있습니다.

NumPy 배열을 수동으로 확인하여 실제로 배열에 NaN에 대한 두 개의 요소가 있는지 확인할 수 있습니다.

대신 NaN 과 같지 않은 요소 수를 계산하려면 다음과 같이 count_nonzero() 함수를 사용할 수 있습니다.

 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

결과를 보면 NumPy 배열의 9개 값이 NaN과 같지 않음을 알 수 있습니다.

참고 : 물결표 연산자( ~ )는 표현식의 반대를 나타내는 데 사용됩니다. 이 예에서는 NaN과 같지 않은 요소의 수를 계산합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열의 모드를 계산하는 방법
NumPy 배열에서 고유한 값을 계산하는 방법
NumPy에서 0과 같은 요소 수를 계산하는 방법
NumPy에서 True와 동일한 요소 수를 계산하는 방법