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

Додати коментар

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *