我有一个布尔类型的NumPy数组'boolarr'。我想计算其值为True的元素数量。是否有专门用于此任务的NumPy或Python例程？或者，我是否需要迭代脚本中的元素？
答案 0 :(得分：205)
您有多种选择。以下是两个选项。
numpy.sum(boolarr)
numpy.count_nonzero(boolarr)
以下是一个例子：
>>> import numpy as np
>>> boolarr = np.array([[0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 0, 1]], dtype=np.bool)
>>> boolarr
array([[False, False, True],
[ True, False, True],
[ True, False, True]], dtype=bool)
>>> np.sum(boolarr)
5
当然，这是一个bool特定的答案。更一般地说，您可以使用numpy.count_nonzero。
>>> np.count_nonzero(boolarr)
5
答案 1 :(得分：25)
这个问题为我解决了一个非常相似的问题，我认为我应该分享：
在raw python中，你可以使用sum（）来计算dict中的True值：
>>> sum([True,True,True,False,False])
3
但这不起作用：
>>> sum([[False, False, True], [True, False, True]])
TypeError...
也许这会对某人有所帮助。
答案 2 :(得分：3)
在比较两个numpy数组和计算匹配数（例如机器学习中的正确类预测）方面，我发现以下两个维度的例子很有用：
import numpy as np
result = np.random.randint(3,size=(5,2)) # 5x2 random integer array
target = np.random.randint(3,size=(5,2)) # 5x2 random integer array
res = np.equal(result,target)
print result
print target
print np.sum(res[:,0])
print np.sum(res[:,1])
可以扩展到D维。
结果是：
预测：
[[1 2]
[2 0]
[2 0]
[1 2]
[1 2]]
目标：
[[0 1]
[1 0]
[2 0]
[0 0]
[2 1]]
D = 1的正确预测计数：1
D = 2的正确预测计数：2
答案 3 :(得分：3)
如果您希望按行计算，请向axis=1提供sum：
boolarr
# array([[False, False, True],
# [ True, False, True],
# [ True, False, True]], dtype=bool)
boolarr.sum(axis=1)
# array([1, 2, 2])
同样，使用np.count_nonzero：
np.count_nonzero(boolarr, axis=1)
# array([1, 2, 2])
答案 4 :(得分：0)
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<input type="text" placeholder="Location" id="input"><button onclick="place()">Go</button>axis = 1将在一行中输出真实数，而axis = 0将在列中计算真实数 所以
document.getElementById(cells[o].id).classList.remove("on");
将是 （3,1）
答案 5 :(得分：0)
b[b].size
其中 b 是有问题的布尔 ndarray。它为 b 过滤 True，然后计算过滤后数组的长度。
这可能不如前面提到的 np.count_nonzero() 那样有效，但是如果您忘记了其他语法，它会很有用。此外，这种更短的语法可以节省程序员的时间。
演示：
In [1]: a = np.array([0,1,3])
In [2]: a
Out[2]: array([0, 1, 3])
In [3]: a[a>=1].size
Out[3]: 2
In [5]: b=a>=1
In [6]: b
Out[6]: array([False, True, True])
In [7]: b[b].size
Out[7]: 2