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计算NumPy数组中非NaN元素的数量，可以使用NumPy库中的np.count_nonzero()函数来实现。

具体步骤如下：

步骤一：导入NumPy库

import numpy as np

步骤二：创建一个数组

为了演示这个函数的使用方式，我们需要先创建一个包含NaN值的NumPy数组。

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])

步骤三：计算非NaN元素的数量

使用np.count_nonzero()函数来计算非NaN的元素数量。

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

可以发现，运行结果输出了数组a中的非NaN元素的数量，即4。

解释一下上面的代码：

• ~np.isnan(a)会将数组中非NaN元素转换为True，NaN元素转换为False，形成一个布尔型数组。
• np.count_nonzero()用来计算非零元素的个数，由于True被当做1处理，False被当做0处理，所以它的返回值刚好是非NaN元素的数量。
• count用来保存计算出来的非NaN元素的数量。

这是一种常见的用法，但不适用于所有场景。比如，如果要计算矩阵中大于0的元素个数，可以将代码稍微改一下：

count = np.count_nonzero(a > 0)
print(count)

这样就可以计算出大于0的元素的数量了。注意，这里不需要使用~np.isnan()函数。

总结起来，统计NumPy数组中非NaN元素的数量的过程，一般可以分为以下几个步骤：

1. 导入NumPy库；
2. 创建包含NaN值的NumPy数组；
3. 使用np.count_nonzero()函数计算非NaN元素的数量。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
count = np.count_nonzero(~np.isnan(a))
print(count)  # 输出4

b = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6]])
count2 = np.count_nonzero(b > 0)
print(count2)  # 输出5

以上内容就是计算NumPy数组中非NaN元素的数量的完整攻略，希望对你有所帮助。