print(np.count_nonzero(a,axis=1)) A选项:count_nonzero()可以统计数组中非零元素的个数 B选项:执行1返回结果为6 C选项:执行2返回结果为[1 2 2 1] D选项:执行3返回结果在[3 3 3 3] 答案 正确答案是:D 温馨期待期待大家提出宝贵建议,互相交流,收获更大欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更...
array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) 21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 numpy.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False) a = np.array([0,0,1,1,1,0]) np.count_nonzero(a) --- 3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 nump...
arr = np.array([[ 8],[14],[ 1],[ 8],[11],[ 4],[ 9],[ 4],[ 1],[13],[13],[11]])np.squeeze(arr)---array([ 8, 14, 1, 8, 11, 4, 9, 4, 1, 13, 13, 11]) 21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 numpy.coun...
python import numpy as np arr = np.array([1, 0, 2, 0, 3])print(np.count_nonzero(arr))运行此代码后，输出结果为 3，表示数组中有三个非零元素。同样，使用布尔数组进行计算：python bool_arr = np.array([True, False, True])print(np.count_nonzero(bool_arr))输出结果为 2，表...
np.count_nonzero 使用稀疏数组是很常见的。 通常,它们是对具有高基数(High-Cardinality)或只有许多二进制列的分类特征进行独热编码的结果。 你可以使用 count_nonzero 来检查任意数组中非零元素的数量: >>> a=np.random.randint(-50,50,size=100000) ...
21、count_nonzero 计算所有非零元素并返回它们的计数。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.count_nonzero(a)---3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.argwhere(a)---array([[2],[3],[4]], dtype=int64) 23、argmax & argmin argmax返...
count_nonzero : Counts the number of non-zero elements in the input array. Examples --- >>> x = np.eye(3) >>> x array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> np.nonzero(x) (array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2])) >>> x...
Numpy 中不常用函数(shift,count_nonzero,diag,spacing,tile/repmat),一、加载csv数据importnumpyasnpclose,amount=np.loadtxt("./data.csv",delimiter=
count_nonzero是numpy库中的一个函数,用于统计数组中非零元素的个数。 二、count_nonzero函数的基本用法 2.1 count_nonzero函数的参数 count_nonzero函数的参数是一个数组或者类数组对象,用于统计其中非零元素的个数。 2.2 count_nonzero函数的返回值 count_nonzero函数返回一个整数,表示数组中非零元素的个数。
numpy.count_nonzero(a, axis=None) Counts the number of non-zero values in the array a. 【例】返回数组中的非0元素个数。 import numpy as np x = np.count_nonzero(np.eye(4)) print(x) # 4 x = np.count_nonzero([[0, 1, 7, 0, 0], [3, 0, 0, 2, 19]]) print(x) ...