Numpy: як підрахувати кількість елементів, що дорівнює нулю

Щоб підрахувати кількість нульових елементів у масиві NumPy, можна використовувати наступний базовий синтаксис:

 import numpy as np

n.p. count_nonzero (my_array == 0 )

Цей конкретний приклад поверне кількість елементів, що дорівнює нулю, у масиві NumPy під назвою my_array .

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: підрахувати кількість елементів, що дорівнює нулю, в масиві NumPy

Наступний код показує, як використовувати функцію count_nonzero() для підрахунку кількості елементів у масиві NumPy, що дорівнює нулю:

 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
n.p. count_nonzero (my_array == 0 )

3

З результату ми бачимо, що 3 значення в масиві NumPy дорівнюють нулю.

Ми можемо вручну переглянути масив NumPy, щоб переконатися, що в масиві справді є три елементи, що дорівнюють нулю.

Якщо натомість ви хочете підрахувати кількість ненульових елементів, ви можете скористатися функцією count_nonzero() наступним чином:

 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
n.p. count_nonzero (my_array)

9

З результату ми бачимо, що 9 значень в масиві NumPy не дорівнюють нулю.

Примітка . Якщо у вашому масиві NumPy є значення NaN, функція count_nonzero() вважатиме кожне значення NaN ненульовим елементом.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в Python:

Як розрахувати режим масиву NumPy
Як зіставити функцію з масивом NumPy
Як сортувати масив NumPy за стовпцями