我需要python来计算数组中表示存在的数据,true为存在
时间: 2023-05-13 17:04:38 浏览: 53
可以使用Python中的count()函数来计算数组中表示存在的数据,即True的数量。示例代码如下:
```
my_list = [True, False, True, True, False, True]
count_true = my_list.count(True)
print(count_true)
```
输出结果为:4
这段代码会输出数组中True的数量,即4。
相关问题
Python中计算一个数组中不同行对应元素的异或值,如何返回相同为0不同为1?
可以使用NumPy库中的xor函数来计算数组中每行对应元素的异或值,并使用astype函数将结果转换为布尔类型,最后将True转换为1,False转换为0即可。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
def unique_xor(arr):
xor_result = np.bitwise_xor.reduce(arr, axis=1)
bool_result = xor_result.astype(bool)
int_result = bool_result.astype(int)
return int_result
# 示例
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]])
result = unique_xor(arr)
print(result) # [0 1 0]
```
在上面的示例中,输入的数组arr有3行,每行数据分别为[1, 2, 3]、[4, 5, 6]和[1, 2, 3]。计算每行对应元素的异或值后,得到的结果为[0, 7, 0],将结果转换为布尔类型后,得到的结果为[False, True, False],最后将True转换为1,False转换为0,得到的最终结果为[0, 1, 0]。
python两个数组对应相除
你可以使用numpy库中的divide函数来实现两个数组对应相除。该函数的语法如下:
```python
numpy.divide(x1, x2, out=None, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None)
```
其中,x1和x2是需要相除的两个数组,out表示输出结果的数组,where表示条件数组,casting表示计算时的类型转换规则,order表示数组内存的分布方式,dtype表示输出结果的数据类型。
举个例子,如果你要计算两个数组a和b对应位置的相除结果:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
result = np.divide(a, b)
print(result)
```
输出结果为:
```
[0.25 0.4 0.5 ]
```
其中,result数组的每个元素都是a和b对应位置相除的结果。