numpy 非零元素个数
numpy 非零元素个数
在实际的数据处理和分析过程中，我们经常需要统计数据集中非零元素的个数。在 Python 中，可以使用 NumPy 库来高效地进行这类操作。NumPy 是一个开源的数学计算库，提供了高效的数组操作和数学函数，非常适合用于处理大规模数据。
numpy.count_nonzero 函数
NumPy 提供了一个 count_nonzero 函数来帮助我们统计数组中非零元素的个数。这个函数可以接受各种类型的数组作为输入，包括一维数组、二维数组甚至多维数组。下面我们来看一些具体的示例。
一维数组示例
import numpy as np
arr = np.array([0, 1, 2, 0, 0, 5])
count = np.count_nonzero(arr)
print(count) # 输出：3
在上面的示例中，我们定义了一个一维数组 arr，然后使用 count_nonzero 函数来统计非零元素的个数。这里数组 arr 中非零元素的个数为 3，分别是 1、2 和 5。
二维数组示例
arr = np.array([[0, 5, 0],
[4, 0, 7],
[0, 0, 0]])
count = np.count_nonzero(arr)
print(count) # 输出：4
在上面的示例中，我们定义了一个二维数组 arr，使用 count_nonzero 函数统计了其非零元素的个数。数组 arr 中非零元素的个数为 4，分别是 5、4 和 7。
多维数组示例
arr = np.array([[[1, 0, 3],
[0, 5, 0]],
[[0, 0, 0],
[7, 0, 2]]])
count = np.count_nonzero(arr)
print(count) # 输出：6
在上面的示例中，我们定义了一个三维数组 arr，使用 count_nonzero 函数统计了其非零元素的个数。数组 arr 中非零元素的个数为 6，分别是 1、3、5、7 和 2。
总结
通过 NumPy 的 count_nonzero 函数，我们可以快速地统计数组中非零元素的个数，无论是一维数组、二维数组还是多维数组都可以进行操作。这个函数非常适合在数据处理和分析过程中使用，可以帮助我们更快地了解数据集的特征和分布。
本文链接：http://so.lmcjl.com/news/6277/
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