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要计算NumPy数组中非NaN元素的数量，可以使用NumPy提供的np.count_nonzero()函数来实现。该函数能够返回数组中非零元素的个数，因此只需要排除NaN元素即可得到非NaN元素的数量。

下面是计算NumPy数组中非NaN元素数量的完整攻略：

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

1. 构造包含NaN元素的NumPy数组：

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

1. 利用np.count_nonzero()函数进行非NaN元素的计数：

num_non_nan = np.count_nonzero(~np.isnan(arr))

在上述代码中，我们通过np.isnan()函数找到了NaN元素，用~运算符对其取反，得到了一个布尔类型的数组，然后将该数组作为np.count_nonzero()函数的参数进行计数。最终得到的num_non_nan即为非NaN元素的数量，这里计算结果为4。

示例1：计算二维数组中非NaN元素的数量

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]])
num_non_nan = np.count_nonzero(~np.isnan(arr))
print(num_non_nan)

以上代码构造了一个包含NaN元素的二维数组，并使用np.count_nonzero()函数计算出了该数组中非NaN元素的数量。最终得到的结果为6。

示例2：计算一维数组中非NaN元素的比例

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
num_non_nan = np.count_nonzero(~np.isnan(arr))
num_total = arr.size
proportion = num_non_nan / num_total
print(proportion)

在上述代码中，我们计算了一维数组中非NaN元素的比例。首先利用np.count_nonzero()函数计算出非NaN元素的数量，然后除以数组总元素数即可得到比例。最终得到的比例为0.8，即该数组中80%的元素为非NaN元素。