17_NumPy数组ndarray中计算满足条件的元素的个数
连同示例代码一起说明了一种计算满足NumPy数组ndarray条件的元素数量的方法。
将描述以下内容。

全体ndarray中满足条件的元素数的计算
计算ndarray的每一行和每一列满足条件的元素数
使用numpy.any（）（全体，行/列）检查是否有满足条件的元素
使用numpy.all（）检查所有元素是否都满足条件（全体，行/列）
多种条件

要替换满足条件的元素，请参考以下文章。

04_Numpy的函数np.where（）—满足条件的处理

全体ndarray中满足条件的元素数的计算
将ndarray与标量值进行比较将返回以布尔值（True，False）作为元素的ndarray。您可以将<，==，！=等进行比较。
import numpy as np

a = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(a)
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

print(a < 4)
# [[ True  True  True  True]
#  [False False False False]
#  [False False False False]]

print(a % 2 == 1)
# [[False  True False  True]
#  [False  True False  True]
#  [False  True False  True]]

使用np.count_nonzero（）获得True的数量，即满足条件的元素的数量
print(np.count_nonzero(a < 4))
# 4

print(np.count_nonzero(a % 2 == 1))
# 6

Trueは1, Falseは0として扱われるのでnp.sum()を使うことも可能。ただし、np.count_nonzero()のほうが高速。
print(np.sum(a < 4))
# 4

print(np.sum(a % 2 == 1))
# 6

计算ndarray的每一行和每一列满足条件的元素数
通过指定参数轴，为每个轴（每个维度）处理多维数组的Np.count_nonzero（）。
在二维数组的情况下，将在参数axis= 0的列中进行处理，在axis= 1的行中进行处理。通过使用它，可以计算满足每一行和每一列条件的元素的数量。
print(np.count_nonzero(a < 4, axis=0))
# [1 1 1 1]

print(np.count_nonzero(a < 4, axis=1))
# [4 0 0]

print(np.count_nonzero(a % 2 == 1, axis=0))
# [0 3 0 3]

print(np.count_nonzero(a % 2 == 1, axis=1))
# [2 2 2]

自版本1.12.0起，可以使用np.count_nonzero（）指定参数轴。由于np.sum（）自1.7.0版以来已实现参数轴，因此可以将np.sum（）用于较早的版本。
使用numpy.any（）（全体，行/列）检查是否有满足条件的元素
np.any（）是一个函数，如果在作为第一个参数传递的ndarray中至少有一个True元素，则返回True，否则返回False。
print(np.any(a < 4))
# True

print(np.any(a > 100))
# False

与np.count_nonzero（）类似，如果指定了参数轴，则np.any（）将处理每一行和每一列。
print(np.any(a < 4, axis=0))
# [ True  True  True  True]

print(np.any(a < 4, axis=1))
# [ True False False]

使用numpy.all（）检查所有元素是否都满足条件（全体，行/列）
np.all（）是一个函数，如果在第一个参数中传递的ndarray的所有元素均为True，则返回True，否则返回False。
print(np.all(a < 4))
# False

print(np.all(a < 100))
# True

与np.count_nonzero（）相似，当指定参数轴时，将对每一行和每一列处理np.all（）。
print(np.all(a < 4, axis=0))
# [False False False False]

print(np.all(a < 4, axis=1))
# [ True False False]


多种条件
如果要组合多个条件，请将每个条件表达式括在（）中，并将其与＆或|连接。
print((a < 4) | (a % 2 == 1))
# [[ True  True  True  True]
#  [False  True False  True]
#  [False  True False  True]]

print(np.count_nonzero((a < 4) | (a % 2 == 1)))
# 8

print(np.count_nonzero((a < 4) | (a % 2 == 1), axis=0))
# [1 3 1 3]

print(np.count_nonzero((a < 4) | (a % 2 == 1), axis=1))
# [4 2 2]

请注意，如果省略括号（）或使用and和or，将发生错误。

excel中如何计算个数，使用这个方法，给出汉字描述，自动生成Excel统计公式。支持Excel中分类统计数量

 

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点击：Excel自动写公式工具（根据汉字描述写公式,支持合并单元格公式）

选择下面的其中一个：

    查询满足条件的行的数量（个数）

   查询满足条件的单元格的数量（个数）

   查询满足条件行及列的（满足条件的）单元格的数量（个数）

操作如下图：

一、  求满足条件的行的数量（个数）



二、求满足条件的单元格的数量（个数）



 

三、求满足条件行及列的（满足条件的）单元格的数量（个数）



 

 

要求：统计list weights['value']中满足条件的数的个数：

>=0、<0的个数分别是多少



解决方法：

np.sum(list(map(lambda x: x >= 0, weights['value'])))

我们要求找出具有下列性质数的个数(包含输入的自然数 n)。先输入一个自然数n(n<=1000),然后对此自然数按照如下方法进行处理:1.不作任何处理;2.在它的左边加上一个自然数,但该自然数不能超过原数最高位数字的一半;3.加上数后,继续按此规则进行处理,直到不能再加自然数为止。   

【输入】  第一行一个数t，表示有t组数据，之后每组数据占一行，每行一个数 n 。 

【输出】  每组数据占一行，一个数，表示满足条件的数的个数。  

【输入范例】1 6  

【输出范例】6

 

程序代码：

#include<stdio.h>
int main()
{
    int n,t,a; //n表示输入的数，t表示有t组数据，a表示满足条件的数的个数              
    scanf("%d",&t);      //输入t
    while(t--) //进入循环，可以输入t组数据
    {
       scanf("%d",&n);             //输入n
       a = 1;       //因为满足条件的数中包含该数本身，所以a赋初值为1
       while(n-10 >= 0)             
       {   /*因为要对根据该数的最高位进行判断，所以，如果该数等于10即为两位数或高位数，则进入循环，取出该数的最高位*/                    
           n = n/10;
       }
       for(int i=1;i <= n/2;i++)   //第一个for循环计算对该数进行第一次处理后满足条件的数的个数
       {
           a = a+1;               //找到一个对a加1
           for(int j=1;j<=i/2;j++)     //第二个for循环计算对第一次处理后满足条件的数进行第二次处理后满足条件的数的个数
           {
              a=a+1;            //找到一个对a加1
              for(int k=1;k <= j/2;k++)  //第三个for循环计算对第二次处理后满足条件的数进行第三次处理后满足条件的数的个数
              {
                  a=a+1;        //找到一个对a加1
              }
           }
       }
       printf("%d\n",a); //输出
    }
    return 0;
}