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计算NumPy数组中非NaN元素的数量

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计算NumPy数组中非NaN元素的数量可以使用NumPy库的np.count_nonzero函数来完成。具体步骤如下：

  1. 导入NumPy库
    要使用NumPy库中的函数需要首先导入该库，可以使用以下语句导入：
import numpy as np
  1. 创建数组
    为了计算数组中非NaN元素的数量，需要先创建一个含有NaN元素的数组，可以使用以下语句：
a = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])
  1. 计算非NaN元素数量
    可以使用np.count_nonzero函数来计算数组中非NaN元素的数量，该函数的第一个参数为数组，第二个参数为指定的轴，如果指定轴，则只在该轴上计算非NaN元素的数量。可以使用以下语句计算数组a中的非NaN元素数量：
num_nonnan = np.count_nonzero(~np.isnan(a))

在该语句中，使用了np.isnan函数来判断数组中哪些元素是NaN，然后使用取反符号~将判断结果取反，即得到非NaN元素的布尔值数组，最后使用np.count_nonzero计算非NaN元素的数量。

以下是完整的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个含有NaN元素的数组
a = np.array([1, 2, np.nan, 3, np.nan, 4])

# 计算非NaN元素的数量
num_nonnan = np.count_nonzero(~np.isnan(a))

print("a中的非NaN元素数量为：", num_nonnan)

输出结果为：

a中的非NaN元素数量为： 4

另外，下面是一个多维数组的示例，说明如何在指定轴上计算非NaN元素的数量：

# 创建一个3行4列的含有NaN元素的多维数组
b = np.array([[1, 2, np.nan, 4],
              [5, np.nan, np.nan, 9],
              [np.nan, np.nan, np.nan, 16]])

# 计算每一列的非NaN元素数量
num_nonnan_cols = np.count_nonzero(~np.isnan(b), axis=0)

# 计算每一行的非NaN元素数量
num_nonnan_rows = np.count_nonzero(~np.isnan(b), axis=1)

print("b每一列的非NaN元素数量为：", num_nonnan_cols)
print("b每一行的非NaN元素数量为：", num_nonnan_rows)

输出结果为：

b每一列的非NaN元素数量为： [2 1 0 2]
b每一行的非NaN元素数量为： [3 2 1]
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