NumPy 1.14 - numpy.count_nonzero()

numpy.count_nonzero




numpy

numpy.count_nonzero

numpy.count_nonzero(a, axis=None) [source]

सरणी में गैर-शून्य मानों की संख्या की गणना करता है a

शब्द "नॉन-जीरो" पायथन 2.x बिल्ट-इन मेथड __nonzero__() (बदला हुआ __bool__() Python 3.x) __nonzero__() ऑब्जेक्ट्स के संदर्भ में है, जो किसी ऑब्जेक्ट की "सत्यता" का परीक्षण करता है। उदाहरण के लिए, किसी भी संख्या को सत्य माना जाता है यदि वह नॉनजरो है, जबकि किसी भी स्ट्रिंग को सत्य माना जाता है यदि वह खाली स्ट्रिंग नहीं है। इस प्रकार, यह फ़ंक्शन (पुनरावर्ती) मायने रखता है कि (और उप-सरणियों में) कितने तत्वों में उनके __nonzero__() या __bool__() विधि का मूल्यांकन किया गया है।

पैरामीटर:

a : array_like

वह सरणी जिसके लिए गैर शून्य गणना की जाती है।

अक्ष : int या tuple, वैकल्पिक

एक्सिस या कुल्हाड़ियों की टुपल जिसके साथ गैर-शून्य गणना करने के लिए। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है, जिसका अर्थ है कि गैर-शून्य को एक चपटा संस्करण के साथ गिना जाएगा।

संस्करण 1.12.0 में नया।

यह दिखाता है:

गिनती : int का int या array

किसी दिए गए अक्ष के साथ सरणी में गैर-शून्य मानों की संख्या। अन्यथा, सरणी में गैर-शून्य मानों की कुल संख्या वापस आ गई है।

यह भी देखें

nonzero
सभी गैर-शून्य मानों के निर्देशांक लौटाएं।

उदाहरण

>>> np.count_nonzero(np.eye(4))
4
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]])
5
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]], axis=0)
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]], axis=1)
array([2, 3])