一、countnonzero函数的介绍
在处理数组时，有时需要统计非零元素的数量，这时候就需要用到Python的countnonzero函数。
countnonzero函数可以用来统计数组中非零元素的数量。该函数在numpy库中，需要使用import numpy语句导入numpy库。
下面是一个简单的示例代码：
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3, 0, 5, 6, 0])
count = np.count_nonzero(arr)
print("arr:", arr)
print("count:", count)
输出：
arr: [1 0 3 0 5 6 0] count: 4
二、countnonzero函数的使用方法
countnonzero函数可以接受一个数组作为参数，并返回数组中非零元素的数量。
下面是该函数的调用方法：
np.count_nonzero(arr, axis=None, keepdims=False)
第一个参数arr为需要统计的数组。
第二个参数axis是统计的轴向，默认axis=None，表示统计所有元素。
第三个参数keepdims是输出的数组是否保留原始数组的维度，默认为False。
以下是一个axis参数的示例代码：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 0, 3], [0, 5, 6], [0, 0, 0]])
count = np.count_nonzero(arr, axis=0)
print("arr:", arr)
print("count:", count)
输出：
arr: [[1 0 3]
[0 5 6]
[0 0 0]]
count: [1 1 2]
在以上代码中，使用axis=0表示按列统计非零元素的数量。
三、countnonzero函数的应用场景
countnonzero函数可以方便地统计数组中非零元素的数量，常用于对数据预处理和特征工程中。
下面是一个实际应用的示例：
import numpy as np
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)
label = data[:, 0]
features = data[:, 1:]
n_nonzero = np.count_nonzero(features, axis=0)
idx = np.where(n_nonzero > 0)[0]
features_new = features[:, idx]
print("before:", features.shape)
print("after:", features_new.shape)
以上代码从data.csv文件中读入数据，并使用countnonzero函数统计每个特征中非零元素的数量。最后仅保留有非零元素的特征。
四、小结
本文介绍了Python中的countnonzero函数，该函数可以快速方便地统计数组中非零元素的数量。使用该函数可以加快数据处理的速度，并且常用于特征工程中。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/283569.html
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