计算NumPy数组中非NaN元素的数量

计算NumPy数组中非NaN（Not a Number）元素的数量通常使用函数numpy.count_nonzero()来实现。count_nonzero()函数返回给定数组中非零元素的数量。对于NaN元素，它们的值在数学计算中无法确定，所以numpy中定义了专门的函数numpy.isnan()来判定一个元素是否为NaN，可以组合使用两个函数来处理。

下面是具体的操作步骤和示例说明：

步骤一：导入NumPy库

首先需要在Python中引入NumPy库，可通过以下代码实现：

import numpy as np

步骤二：创建含NaN元素的NumPy数组

我们这里先构造一个含有NaN元素的数组，用于后面计算非NaN元素的数量。代码如下：

a = np.array([1, 2, np.nan, 3, 5])

这里通过np.array()函数将列表转换为一维NumPy数组。

步骤三：计算数组中非NaN元素的数量

接下来就可以利用count_nonzero()函数和isnan()函数计算数组中非NaN元素的数量。代码如下：

num_non_nan = np.count_nonzero(~np.isnan(a))

这里首先通过~np.isnan(a)得到一个布尔型数组，其中True表示a数组中对应位置元素为NaN，False表示为非NaN元素。使用~符号是为了将True和False取反，得到非NaN元素的布尔型数组。然后再将此布尔型数组输入count_nonzero()函数中，计算得到非NaN元素的数量。

步骤四：输出计算结果

最后，可以将计算得到的非NaN元素数量输出，代码如下：

print("a中非NaN元素的数量为：", num_non_nan)

运行以上代码，输出结果如下：

a中非NaN元素的数量为： 4

示例说明

例如，上述操作中构造了一个含有NaN元素的一维数组a，其中a[2]的值为NaN。通过计算可以得到，a中非NaN元素的数量为4。

再举一个例子，构造一个含有NaN元素的二维数组，代码如下：

b = np.array([[1, 2, 3], [np.nan, 5, np.nan], [6, 7, np.nan]])

这里通过np.array()函数将一个嵌套列表转换为二维NumPy数组，其中b[1,0]和b[1,2]的值为NaN。接下来，就可以利用count_nonzero()函数和isnan()函数来计算二维数组中非NaN元素的数量，代码如下：

num_non_nan = np.count_nonzero(~np.isnan(b))

同样的，这里首先使用~np.isnan(b)得到一个布尔型数组，其中True表示对应元素为NaN，False表示为非NaN元素。然后，将此数组输入count_nonzero()函数中，计算得到非NaN元素的数量。最后，将计算结果输出，代码如下：

print("b中非NaN元素的数量为：", num_non_nan)

运行以上代码，输出结果如下：

b中非NaN元素的数量为： 7

可以看到，这里计算得到的二维数组b中非NaN元素的数量为7。