运行你给我的代码后报错count_nonzero() missing 1 required positional argument: 'row'
时间: 2023-10-25 07:08:10 浏览: 42
这个错误是因为你在调用 `count_nonzero()` 函数时没有传入正确的参数。
通常情况下,`count_nonzero()` 函数需要两个参数,一个是要统计非零元素的数组或矩阵,另一个是统计的维度。例如,如果要统计一个二维矩阵中每一行的非零元素个数,可以这样写:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 0, 2], [0, 3, 0], [4, 5, 6]])
non_zero_count = np.count_nonzero(a, axis=1)
print(non_zero_count) # 输出 [2, 1, 3]
```
在这个例子中,`a` 是一个 $3 \times 3$ 的矩阵,`axis=1` 表示要统计每一行的非零元素个数,最后输出的结果是一个长度为 3 的一维数组。
如果你能提供更多的代码和具体的错误信息,我可以帮你更准确地定位问题。
相关问题
np.count_nonzero
`np.count_nonzero` 是一个 NumPy 库函数,用于计算数组中非零元素的个数。它的语法如下:
```python
np.count_nonzero(arr, axis=None)
```
其中,`arr` 表示要计算非零元素个数的数组;`axis` 表示要沿着哪个轴计算非零元素个数,如果不指定,则计算整个数组中的非零元素个数。
例如,对于以下的 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 0, 5]])
```
可以使用 `np.count_nonzero` 计算非零元素的个数:
```python
print(np.count_nonzero(arr)) # 输出 4
```
也可以指定沿着哪个轴计算非零元素个数:
```python
print(np.count_nonzero(arr, axis=0)) # 输出 [1 1 2]
print(np.count_nonzero(arr, axis=1)) # 输出 [2 2]
```
'Series' object has no attribute 'count_nonzero'
This error typically occurs when you try to call the `count_nonzero` method on a pandas `Series` object that doesn't have this method.
To fix this error, you can use the `numpy.count_nonzero` function instead, which can be applied to both numpy arrays and pandas Series.
Here's an example:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# create a pandas Series object
s = pd.Series([1, 2, 0, 4, 0, 6])
# count the number of non-zero elements using numpy.count_nonzero
count = np.count_nonzero(s)
print(count) # output: 4
```
This code will count the number of non-zero elements in the given Series object using the `numpy.count_nonzero` function.