Python countnonzero函數：快速統計非零元素數量的方法

一、countnonzero函數的介紹

在處理數組時，有時需要統計非零元素的數量，這時候就需要用到Python的countnonzero函數。

countnonzero函數可以用來統計數組中非零元素的數量。該函數在numpy庫中，需要使用import numpy語句導入numpy庫。

下面是一個簡單的示例代碼：

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)

輸出：

arr: [1 0 3 0 5 6 0]
count: 4

二、countnonzero函數的使用方法

countnonzero函數可以接受一個數組作為參數，並返回數組中非零元素的數量。

下面是該函數的調用方法：

np.count_nonzero(arr, axis=None, keepdims=False)

第一個參數arr為需要統計的數組。

第二個參數axis是統計的軸向，默認axis=None，表示統計所有元素。

第三個參數keepdims是輸出的數組是否保留原始數組的維度，默認為False。

以下是一個axis參數的示例代碼：

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)

輸出：

arr: [[1 0 3]
      [0 5 6]
      [0 0 0]]
count: [1 1 2]

在以上代碼中，使用axis=0表示按列統計非零元素的數量。

三、countnonzero函數的應用場景

countnonzero函數可以方便地統計數組中非零元素的數量，常用於對數據預處理和特徵工程中。

下面是一個實際應用的示例：

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)

以上代碼從data.csv文件中讀入數據，並使用countnonzero函數統計每個特徵中非零元素的數量。最後僅保留有非零元素的特徵。

四、小結

本文介紹了Python中的countnonzero函數，該函數可以快速方便地統計數組中非零元素的數量。使用該函數可以加快數據處理的速度，並且常用於特徵工程中。