如何使用numpy返回数组中某些值的数量

Question

我需要返回其中有空格的第三列的非合理（nan或超出范围）值的数量。我必须在一个真正的问题中处理一个csv文件，但我现在只是创建了一个ndarray。

data = np.array([[ 1, 2000, 143, 4546], [ 2, 1999, 246, 0], [ 3, 2008, 190, ], [ 4, 2000, 100, 0]]) 

我什至不能想到应该从哪里开始。

如果有人可以帮忙，这将是非常棒的。

Answer 1

首先，你需要能够访问只是你有兴趣在列与切片做：

data[:,2] # grab all rows, and just the column with index 2 

现在要算那些NaN的出现：

np.count_nonzero(np.isnan(data[:,2])) 

我们要算零个元素的个数：

data[:,2].size - np.count_nonzero(data[:,2]) 

如果我们增加那些一起：

data[:,2].size - np.count_nonzero(data[:,2]) + np.count_nonzero(np.isnan(data[:,2])) 

这是无聊的，不过，因为第三栏不具有任何0或它NaN。让我们尝试用最后一列：

>>> slice = data[:,3] 
>>> slice.size - np.count_nonzero(slice) + np.count_nonzero(np.isnan(slice)) 
3 

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编辑我应该解释为什么这个工程：

np.isnan(data[:,2])给出了一种基于的True和False一个数组，如果它是一个NaN与否。当作为数字处理时，其被转换为1和 np.count_nonzero NaN`值。

np.count_nonzero(data[:,2])直接计数非零数。如果我们从总元素中减去非零元素的数量，我们将得到0 s的数量。