NumPy : comptez le nombre d’éléments supérieurs à la valeur

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour compter le nombre d’éléments supérieurs à une valeur spécifique dans un tableau NumPy :

import numpy as np

vals_greater_10 = (data > 10).sum()

Cet exemple particulier renverra le nombre d’éléments supérieur à 10 dans le tableau NumPy appelé data .

L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : compter le nombre d’éléments supérieurs à la valeur dans le tableau NumPy

Supposons que nous ayons le tableau NumPy 2D suivant avec 15 éléments au total :

import numpy as np

#create 2D NumPy array with 3 columns and 5 rows
data = np.matrix(np.arange(15).reshape((5, 3)))

#view NumPy array
print(data)

[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]
 [12 13 14]]

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour compter le nombre total d’éléments dans le tableau avec une valeur supérieure à 10 :

#count number of values greater than 10 in NumPy matrix
vals_greater_10 = (data > 10).sum()

#view results
print(vals_greater_10)

4

À partir du résultat, nous pouvons voir que 4 valeurs du tableau NumPy sont supérieures à 10.

Si nous examinons manuellement le tableau NumPy, nous pouvons confirmer que quatre éléments – 11, 12, 13, 14 – sont bien supérieurs à 10.

Pour trouver le nombre d’éléments inférieur à 10, nous pouvons utiliser l’opérateur inférieur à ( < ) :

#count number of values less than 10 in NumPy matrix
vals_less_10 = (data < 10).sum()

#view results
print(vals_less_10)

10

À partir du résultat, nous pouvons voir que 10 valeurs du tableau NumPy sont inférieures à 10.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes en Python :

Comment compter le nombre d’éléments égaux à NaN dans NumPy
Comment compter le nombre d’éléments égaux à zéro dans NumPy
Comment compter le nombre d’éléments égaux à True dans NumPy