一个形状为(100,120,5)的numpy,输出其中值为0的个数
时间: 2024-09-27 21:12:26 浏览: 64
对于一个形状为(100, 120, 5)的三维NumPy数组,如果需要计算其中值为0的元素个数,可以直接使用np.count_nonzero()
函数,但是由于我们要找的是值为0的情况,所以我们应该传入axis=None
来计算所有维度上0的总数,或者如果我们只想逐层检查,可以遍历每个二维切片然后求和。
这里是两种方法的示例:
直接计数所有维度上的0:
import numpy as np
array_3d = np.random.randint(0, 2, size=(100, 120, 5)) # 假设这是你要处理的数组
count_zeros = np.count_nonzero(array_3d == 0)
print("值为0的元素个数:", count_zeros)
逐层检查并求和:
total_zeros = 0
for i in range(array_3d.shape[0]):
for j in range(array_3d.shape[1]):
total_zeros += (array_3d[i][j] == 0).sum()
print("值为0的元素个数:", total_zeros)
相关问题
创建一个值为0到14数字组成的数组a,确保其形状为(3,5),创建好的数组应为: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) 并且输出以下信息: (1) 数组形状;(2) 数组的轴的个数;(3) 数组的类型;(4) 数组元素的总数;(5) 数组中元素类型;(6) 数组中每个元素的字节大小
好的,以下是您需要的代码:
import numpy as np
# 创建一个值为0到14数字组成的数组a,确保其形状为(3,5)
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
# 输出数组信息
print("数组形状:", a.shape)
print("数组的轴的个数:", a.ndim)
print("数组的类型:", type(a))
print("数组元素的总数:", a.size)
print("数组中元素类型:", a.dtype)
print("数组中每个元素的字节大小:", a.itemsize)
# 打印数组
print(a)
输出结果为:
数组形状: (3, 5)
数组的轴的个数: 2
数组的类型: <class 'numpy.ndarray'>
数组元素的总数: 15
数组中元素类型: int32
数组中每个元素的字节大小: 4
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
希望这可以帮到您!
2、创建一个值为0到14数字组成的数组a,确保其形状为(3,5),创建好的数组应为: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) 并且输出以下信息: (1) 数组形状;(2) 数组的轴的个数;(3) 数组的类型;(4) 数组元素的总数;(5) 数组中元素类型;(6) 数组中每个元素的字节大小
您可以使用以下代码创建值为0到14数字组成的数组a,并输出相关信息:
import numpy as np
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
print("数组形状:", a.shape)
print("数组的轴的个数:", a.ndim)
print("数组的类型:", type(a))
print("数组元素的总数:", a.size)
print("数组中元素类型:", a.dtype)
print("数组中每个元素的字节大小:", a.itemsize)
print(a)
输出结果:
数组形状: (3, 5)
数组的轴的个数: 2
数组的类型: <class 'numpy.ndarray'>
数组元素的总数: 15
数组中元素类型: int32
数组中每个元素的字节大小: 4
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
这里使用了 numpy 库中的 arange 方法生成0到14的数组,然后使用 reshape 方法将其变形为3行5列的数组。输出信息包括数组形状、轴的个数、类型、元素总数、元素类型和每个元素的字节大小。