NumPy : Comment compter le nombre d’éléments égaux à zéro

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour compter le nombre d’éléments égal à zéro dans un tableau NumPy :

import numpy as np

np.count_nonzero(my_array==0)

Cet exemple particulier renverra le nombre d’éléments égal à zéro dans le tableau NumPy appelé my_array .

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

Exemple : compter le nombre d’éléments égaux à zéro dans le tableau NumPy

Le code suivant montre comment utiliser la fonction count_nonzero() pour compter le nombre d’éléments dans un tableau NumPy égal à zéro :

import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np.array([2, 0, 0, 4, 5, 9, 12, 0, 4, 13, 15, 19])

#count number of values in array equal to zero
np.count_nonzero(my_array==0)

3

À partir de la sortie, nous pouvons voir que 3 valeurs du tableau NumPy sont égales à zéro.

Nous pouvons regarder manuellement le tableau NumPy pour vérifier qu’il y a bien trois éléments égaux à zéro dans le tableau.

Si vous souhaitez plutôt compter le nombre d’éléments non égal à zéro , vous pouvez utiliser la fonction count_nonzero() comme suit :

import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np.array([2, 0, 0, 4, 5, 9, 12, 0, 4, 13, 15, 19])

#count number of values in array not equal to zero
np.count_nonzero(my_array)

9

À partir de la sortie, nous pouvons voir que 9 valeurs du tableau NumPy ne sont pas égales à zéro.

Remarque : Si vous avez des valeurs NaN dans votre tableau NumPy, la fonction count_nonzero() comptera chaque valeur NaN comme un élément non égal à zéro.

Ressources additionnelles

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

Comment calculer le mode du tableau NumPy
Comment mapper une fonction sur un tableau NumPy
Comment trier un tableau NumPy par colonne