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计算NumPy数组中非NaN元素的数量可以通过以下步骤进行:

1. 导入NumPy库

import numpy as np

1. 创建一个包含NaN值的数组

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(arr)

输出: [ 1. 2. nan 4.]

1. 计算非NaN元素的数量

count = np.count_nonzero(~np.isnan(arr))
print(count)

输出: 3

在步骤3中，我们使用了np.isnan()函数来检测数组中的NaN值。为了计算非NaN元素的数量，我们需要先将检测到的NaN值取反(~)，使其成为一个布尔数组，然后使用np.count_nonzero()函数计算非零元素的数量。

以下是另一个示例：

arr = np.array([[1, 2], [np.nan, 4]])
print(arr)

输出:

[[ 1.  2.]
 [nan  4.]]

计算非NaN元素的数量:

count = np.count_nonzero(~np.isnan(arr))
print(count)

输出: 3

在这个例子中，我们创建了一个二维数组，并在第二行中添加了一个NaN值。计算非NaN元素的数量的方法与步骤3中的示例相同，结果为3。

注意，在计算前确定数组中是否有NaN值非常重要，因为如果数组不包含NaN，这个方法不会计算任何值，而会返回0。如果不确定，可以使用np.isnan()函数来检测数组中是否有NaN值。