Python Numpy count_nonzero函数的完整攻略
1. 函数介绍
count_nonzero函数是Python的Numpy库中的一个函数，用于计算数组中非零元素的个数。该函数的语法如下所示：
numpy.count_nonzero(a, axis=None)
其中，参数a是一个数组，axis则是计算非零元素的维度。如果axis参数没有被指定，则该函数会统计整个数组中非零元素的个数。
2. 参数说明
参数a表示要统计非零元素数量的数组，该数组可以是一维、二维数组，也可以是一个数组列表。
参数axis表示统计非零元素数量的维度。默认情况下值为None，表示整个数组中的非零元素数量。其他可能的取值有：
– 0：表示针对每个列计算非零元素数量；
– 1：表示针对每个行计算非零元素数量；
– n：表示针对第n个维度计算非零元素的数量。
3. 示例说明
下面分别给出两个示例，以便更好地理解count_nonzero函数的使用。
3.1 二维数组示例
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 7], [5, 0, 2], [1, 4, 0]])
count = np.count_nonzero(a)
print(count) # 数组中非零元素的数量
代码输出的结果是6，因为在a数组中，一共有6个非零元素。
3.2 多维数组示例
import numpy as np
a = np.array([[[0, 1], [0, 2]], [[0, 3], [0, 0]]])
count = np.count_nonzero(a, axis=2)
print(count) # 该输出结果是：[[1, 1], [1, 0]]
在这个示例中，我们创建了一个形状为(2, 2, 2)的三维数组a。然后，我们指定axis参数为2，即针对第3个维度进行计算。这样，count_nonzero函数会遍历a数组中第一个元素的每一行，然后统计非零元素的个数，得到结果[1, 1]；然后再对a数组中第二个元素的每一行进行同样的统计，得到结果[1, 0]。最终，count数组的结果就是[[1, 1], [1, 0]]。
4. 总结
Python的Numpy库中的count_nonzero函数可以方便地统计数组中的非零元素数量。虽然该函数非常简单，但它对于数据分析和关于合理性验证来说是非常重要的。