Numpy- true နဲ့ညီတဲ့ ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ဘယ်လိုရေတွက်မလဲ။
NumPy ခင်းကျင်းတစ်ခုတွင် True နှင့်ညီမျှသည့် ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။
import numpy as np n.p. count_nonzero (my_array)
ဤဥပမာသည် my_array ဟုခေါ်သော NumPy အခင်းအကျင်းတွင် True နှင့်ညီမျှသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ပြန်ပေးလိမ့်မည်။
အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။
ဥပမာ- NumPy ခင်းကျင်းတွင် True နှင့် ညီမျှသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပါ။
NumPy အခင်းအကျင်းတစ်ခုရှိ ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်ရန် count_nonzero() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်းကို အောက်ပါကုဒ်က ပြသသည်-
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
output မှ၊ NumPy array ၏တန်ဖိုး 5 ခု သည် True နှင့်ညီသည်ကိုတွေ့နိုင်သည်။
array တွင် အမှန်တကယ် ပါဝင်သည့်ဒြပ်စင်သုံးမျိုးရှိကြောင်းအတည်ပြုရန် NumPy array ကို ကိုယ်တိုင်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။
အကယ်၍ သင်သည် False နှင့်ညီသော ဒြပ်စင်အရေအတွက်ကို ရေတွက်လိုပါက၊ count_nonzero() လုပ်ဆောင်ချက်၏ ရလဒ်များကို size() လုပ်ဆောင်ချက်မှ အောက်ပါအတိုင်း နုတ်နိုင်သည်-
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
output မှ၊ NumPy array ၏ တန်ဖိုး 4 ခု သည် False နှင့် ညီသည်ကို တွေ့နိုင်ပါသည်။
မှတ်ချက် – သင့် NumPy အခင်းအကျင်းတွင် NaN တန်ဖိုးများရှိပါက count_nonzero() လုပ်ဆောင်ချက်သည် NaN တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို True နှင့် ညီမျှသည့်ဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် ရေတွက်မည်ဖြစ်သည်။
ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ
အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-
NumPy array ၏မုဒ်ကို တွက်ချက်နည်း
လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို NumPy အခင်းအကျင်းသို့ မည်သို့မြေပုံဆွဲမည်နည်း။
NumPy အခင်းအကျင်းကို ကော်လံအလိုက် ဘယ်လိုစီမလဲ။