Numpy: підрахувати кількість елементів, що перевищує значення
Щоб підрахувати кількість елементів, що перевищує конкретне значення в масиві NumPy, можна використовувати наступний базовий синтаксис:
import numpy as np vals_greater_10 = (data > 10 ). sum ()
Цей конкретний приклад поверне кількість елементів, більшу за 10, у масиві NumPy під назвою data .
У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.
Приклад: підрахувати кількість елементів, що перевищує значення в масиві NumPy
Припустімо, що ми маємо наступний двовимірний масив NumPy із 15 елементами:
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]]
Ми можемо використовувати такий синтаксис, щоб підрахувати загальну кількість елементів у масиві зі значенням більше 10:
#count number of values greater than 10 in NumPy matrix
vals_greater_10 = (data > 10 ). sum ()
#view results
print (vals_greater_10)
4
З результату ми бачимо, що 4 значення в масиві NumPy більше 10.
Якщо ми вручну перевіримо масив NumPy, ми зможемо підтвердити, що чотири елементи – 11, 12, 13, 14 – дійсно більші за 10.
Щоб знайти кількість елементів, меншу за 10, ми можемо використати оператор менше ніж ( < ):
#count number of values less than 10 in NumPy matrix
vals_less_10 = (data < 10 ). sum ()
#view results
print (vals_less_10)
10
З результату ми бачимо, що 10 значень у масиві NumPy менше 10.
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в Python:
Як підрахувати кількість елементів, що дорівнює NaN у NumPy
Як порахувати кількість елементів, що дорівнює нулю в NumPy
Як підрахувати кількість елементів, що дорівнює True у NumPy