python查看一个array里大于0的数据的个数

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：

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。

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python 统计连续符合条件的个数

在Python中，你可以使用`numpy`库来进行统计连续满足特定条件的元素个数。如果你有一个数组（列表、一维数组等），可以先将其转换为`numpy`数组，然后利用布尔索引来找出符合条件的元素，再对布尔数组进行滑动窗口操作来检查连续的部分。

例如，假设你想统计一个列表中连续的正数个数：

import numpy as np

def count_consecutive(nums, condition):
    arr = np.array(nums)
    mask = arr > 0  # 创建一个布尔数组，True表示元素大于0
    counts = np.convolve(mask.astype(int), [1, 1], mode='valid')  # 使用convolve计算连续True的数量
    return counts

# 示例数据
nums = [1, -2, 3, 4, 5, -6, 7, -8]
condition = lambda x: x > 0  # 检查函数，这里是正数

consecutive_positive_count = count_consecutive(nums, condition)
print("连续正数的个数：", consecutive_positive_count)

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：

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。