Numpy: подсчитать количество элементов, превышающих значение

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для подсчета количества элементов, превышающих определенное значение в массиве NumPy:

 import numpy as np

vals_greater_10 = (data > 10 ). sum ()

Этот конкретный пример вернет количество элементов больше 10 в массиве NumPy с именем data .

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: подсчитать количество элементов, превышающих значение в массиве NumPy.

Предположим, у нас есть следующий 2D-массив NumPy, содержащий всего 15 элементов:

 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]]

Мы можем использовать следующий синтаксис для подсчета общего количества элементов в массиве со значением больше 10:

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

#view results
print (vals_greater_10)

4

Из результата мы видим, что 4 значения в массиве NumPy больше 10.

Если мы вручную проверим массив NumPy, мы сможем подтвердить, что четыре элемента — 11, 12, 13, 14 — действительно больше 10.

Чтобы найти количество элементов меньше 10, мы можем использовать оператор «меньше» ( < ):

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

#view results
print (vals_less_10)

10

Из результата мы видим, что 10 значений в массиве NumPy меньше 10.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в Python:

Как посчитать количество элементов, равных NaN, в NumPy
Как посчитать количество элементов, равных нулю, в NumPy
Как посчитать количество элементов, равных True в NumPy