Python countnonzero函数：快速统计非零元素数量的方法

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。