Как посчитать количество истинных элементов в массиве NumPy bool

У меня есть массив NumPy 'boolarr' логического типа. Я хочу посчитать количество элементов, значения которых True. Есть ли для этой задачи подпрограмма NumPy или Python? Или мне нужно перебрать элементы в моем скрипте?

У вас есть несколько вариантов. Два варианта следующие.

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

Вот пример:

>>> 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

Конечно, это конкретный boolответ. В целом, вы можете использовать numpy.count_nonzero.

>>> np.count_nonzero(boolarr)
5

Этот вопрос решил для меня очень похожий вопрос, и я решил поделиться:

В сыром Python вы можете использовать sum()для подсчета Trueзначений в list:

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

Но это не сработает:

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

С точки зрения сравнения двух числовых массивов и подсчета количества совпадений (например, правильное предсказание классов в машинном обучении) я нашел следующий пример для двух измерений полезным:

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])

который может быть расширен до размеров D.

Результаты:

Прогноз:

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

Цель:

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

Подсчет правильного прогноза для D = 1: 1

Подсчет правильного прогноза для D = 2: 2