Metode nr. 1 - Numpy count_nonzero () funksjon
Den første metoden vi kan bruke for å bestemme antall nullelementer i en matrise er count_nonzero () -funksjonen
Som navnet antyder, returnerer denne funksjonen antall elementer som ikke er null i en matrise.
Vi kan ta verdien fra denne funksjonen og trekke den fra det totale antall elementer i en matrise. Dette skal gi oss det totale antallet null elementer.
For å utforske denne funksjonen videre, sjekk den relaterte lenken for en tutorial på Numpy Count Nonzero. For eksempel, for å få antall nullelementer i en 1D -matrise ved hjelp av count_nonzero () -funksjonen, kan vi gjøre:
# Importer numpyEksempelkoden over bruker ARR.Størrelseegenskap - Verdien fra Count_nonzero -funksjonen for å få antall nullelementer i matrisen.
Den resulterende verdien er som vist:
Antall ikke-null: 4Merk: Python behandler en falsk verdi som null. Derfor kan vi bruke metoden ovenfor for å bestemme antall falske verdier i en matrise.
Et eksempel er illustrert i koden nedenfor:
arr = np.Array ([sann, falsk, sann, falsk])I dette tilfellet inneholder vår inngangsarray boolske elementer.
Den resulterende utgangen er som vist:
Antall ikke-null: 2Metode nr. 2
Vi kan også bruke Numpy hvor metoden for å bestemme antall null elementer i en gitt matrise.
Where -funksjonen lar oss spesifisere en boolsk tilstand og returnere elementene i matrisen som samsvarer med nevnte tilstand.
For å bruke denne funksjonen for våre behov, kan vi kjøre koden:
arr = np.Array ([0,1,0,1,1,0,0,1,0])I dette tilfellet bruker vi indekseringsnotasjonen med hvor tilstanden.
Koden over skal returnere en matrise med indeksene for nullelementene i inngangsarrayen.
Vi bruker deretter størrelsesegenskapen for å få det totale antallet elementer. Den resulterende verdien er som vist:
Antall nuller: 5Konklusjon
I denne artikkelen diskuterte vi to metoder du kan bruke for å få antall nullelementer i en numpy matrise.
Følg med for mer!!!