python查看一个array里大于0的数据的个数
时间: 2023-06-14 07:02:55 浏览: 44
假设你使用的是NumPy数组,可以使用以下代码查看数组中大于0的元素个数:
```python
import numpy as np
arr = np.array([-1, 0, 1, 2, 3, 0])
count = np.count_nonzero(arr > 0)
print(count)
```
输出结果为:
```
4
```
解释:`np.count_nonzero` 函数返回数组中非零元素的个数,我们可以通过将 `arr > 0` 作为参数传递给它来统计大于0的元素个数。
相关问题
怎么用python的if 判断矩阵一列只有一个非0的数
假设有一个矩阵 A,可以使用以下代码判断矩阵 A 的第一列是否只有一个非零元素:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 0, 0],
[0, 2, 0],
[0, 0, 0]])
if np.count_nonzero(A[:,0]) == 1:
print("第一列只有一个非零元素。")
else:
print("第一列有多个或没有非零元素。")
```
输出结果为:
```
第一列只有一个非零元素。
```
解释:
- `np.count_nonzero(A[:,0])` 用于计算矩阵 A 第一列中非零元素的个数。
- 如果非零元素的个数为 1,则说明第一列只有一个非零元素。
- 如果非零元素的个数为 0 或大于 1,则说明第一列有多个或没有非零元素。
计算np.array中满足条件的个数
可以使用numpy中的条件判断和统计函数来计算np.array中满足条件的个数。例如,假设要计算数组a中大于等于5的元素个数,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8])
count = np.count_nonzero(a >= 5)
print(count) # 输出结果为:5
```
其中,`np.count_nonzero()`函数用于统计数组中非零元素的个数,而`a >= 5`则是一个条件判断语句,返回一个布尔类型的数组,表示数组a中每个元素是否大于等于5。因此,`np.count_nonzero(a >= 5)`就可以统计出满足条件的元素个数了。