[Python]Numpy配列(ndarray)で条件を満たす要素の個数を検索するには？

どうも、ちょげ(@chogetarou)です。

Numpy配列(Array)で条件を満たす要素の個数を検索する方法を紹介します。

方法

Numpy配列で条件を満たす要素の個数を検索する方法は、３つあります。

numpy.count_nonzero()

１つ目は、numpy.count_nonzero()を使う方法です。

まず、numpy.count_nonzero()を呼び出します。

そして、numpy.count_nonzero()の引数に条件式を指定します。（条件式ではNumpy配列自体を比較する）

#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = np.count_nonzero(条件式)

上記のnumpy.count_nonzero()は、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。

使用例

import numpy as np

nums = np.array([[1, 2, 3],  
                [4, 5, 6], 
                [7, 8, 9],] )

result1 = np.count_nonzero(nums > 4)
result2 = np.count_nonzero(nums % 2 == 0)

print(result1) #5
print(result2) #4

sum()メソッド

２つ目は、sum()メソッドを使う方法です。

まず、Numpy配列自体を比較対象にした条件式を記述します。

そして、条件式の結果からsum()メソッドを呼び出します。

#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = (条件式).sum()

上記のsum()メソッドは、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。

使用例

import numpy as np

nums = np.array([[1, 2, 3],  
                [4, 5, 6], 
                [7, 8, 9],] )

result1 = (nums > 4).sum()
result2 = (nums % 2 == 0).sum()

print(result1) #5
print(result2) #4

numpy.sum()

３つ目は、numpy.sum()を使う方法です。

まず、Numpy配列自体を比較対象にした条件式を記述します。

そして、条件式の結果からsum()メソッドを呼び出します。

#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = (条件式).sum()

上記のsum()メソッドは、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。

使用例

import numpy as np

nums = np.array([[1, 2, 3],  
                [4, 5, 6], 
                [7, 8, 9],] )

result1 = (nums > 4).sum()
result2 = (nums % 2 == 0).sum()

print(result1) #5
print(result2) #4

まとめ

Numpy配列(Array)で条件を満たす要素の個数を検索する方法は、次の３つです。

• numpy.count_nonzero()を使う方法
• sum()メソッドを使う方法
• numpy.sum()を使う方法