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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count_nonzero函数。下面是使用该函数来计算非NaN元素数量的完整步骤：

1. 创建含有NaN值的NumPy数组

首先需要创建一个含有NaN值的NumPy数组，例如：

import numpy as np

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

上述代码中，创建了一个长度为4的NumPy数组a，其中包含了一个NaN值。

2. 使用count_nonzero方法计算非NaN元素数量

使用count_nonzero方法可以计算数组中非0元素的数量。因为NaN值不等于0，所以非NaN元素数量就等于数组中非0元素数量减去NaN值的数量。代码如下：

n = np.count_nonzero(~np.isnan(a))

上述代码中，使用~np.isnan(a)将a中不是NaN值的元素取反，得到一个布尔型数组，再使用np.count_nonzero统计非0元素的数量。

3. 输出结果

最后，可以使用print方法输出非NaN元素的数量：

print(n)

完整代码：

import numpy as np

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

n = np.count_nonzero(~np.isnan(a))

print(n)

该代码的输出结果为3，即数组a中有3个非NaN值的元素。

另外，如果数组中存在多个NaN值，只需要将代码中的np.isnan(a)替换为np.isnan(a).any(axis=0)即可，其中axis=0表示沿着列的方向计算NaN数量。可以看以下代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, np.nan, 4], [5, np.nan, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

n = np.count_nonzero(~np.isnan(a).any(axis=0))

print(n)

上述代码中，创建了一个3行4列的NumPy数组a，其中有两个NaN值。使用any(axis=0)方法计算在列的方向上是否存在NaN值，然后使用count_nonzero方法计算非NaN元素的数量。输出结果为9，表示数组a中有9个非NaN值的元素。

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