Як підрахувати кількість справжніх елементів у масиві bool NumPy

У мене є масив NumPy 'boolarr' булевого типу. Я хочу порахувати кількість елементів, значення яких є True. Чи є програма NumPy або Python, призначена для цього завдання? Або мені потрібно перебирати елементи мого сценарію?

У вас є кілька варіантів. Два варіанти - наступні.

numpy.sum(boolarr)
numpy.count_nonzero(boolarr)

Ось приклад:

>>> 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

Звичайно, це boolспецифічна відповідь. Більш загально, ви можете використовувати numpy.count_nonzero.

>>> np.count_nonzero(boolarr)
5

Це питання вирішило для мене досить подібне питання, і я подумав, що мені слід поділитися:

У сирому пітоні ви можете використовувати sum()для підрахунку Trueзначень у list:

>>> sum([True,True,True,False,False])
3

Але це не спрацює:

>>> sum([[False, False, True], [True, False, True]])
TypeError...

З точки зору порівняння двох масивних масивів та підрахунку кількості збігів (наприклад, правильне прогнозування класу в машинному навчанні), я знайшов нижченаведений приклад для двох вимірів:

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])

який можна розширити до D розмірів.

Результати:

Прогноз:

[[1 2]
 [2 0]
 [2 0]
 [1 2]
 [1 2]]

Ціль:

[[0 1]
 [1 0]
 [2 0]
 [0 0]
 [2 1]]

Кількість правильних прогнозів для D = 1: 1

Кількість правильних прогнозів для D = 2: 2