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条件を満たす要素の数をカウントするNumpyマスク

Numpyを使用してこれをループ化する方法は？

count=0
arr1 = np.random.Rand(184,184)
for i in range(arr1.size[0]):
    for j in range(arr1.size[1]):
        if arr1[i,j] > 0.6:
            count += 1
print count

私は試した：

count=0
arr1 = np.random.Rand(184,184)
mask = (arr1>0.6)
indices = np.where(mask)
print indices , len(indices)

Len（indices）がカウントすることを期待していましたが、カウントしませんでした。何か提案してください。

pythonarraysnumpyvectorization
7
Surabhi Amit Chembra

ブールマスクを取得して、「真」を数えるだけです。

(arr1 > 0.6).sum()
21
cs95

np.count_nonzeroは合計よりも少し速いはずです：

np.count_nonzero(arr1 > 0.6)

実際、3倍の速さです

>>> from timeit import repeat
>>> kwds = dict(globals=globals(), number=10000)
>>> 
>>> arr1 = np.random.Rand(184,184)
>>> 
>>> repeat('np.count_nonzero(arr1 > 0.6)', **kwds)
[0.15281831508036703, 0.1485864429268986, 0.1477385900216177]
>>> repeat('(arr1 > 0.6).sum()', **kwds)
[0.5286932559683919, 0.5260644309455529, 0.5260107989888638]
13
Paul Panzer

Numpy配列のsize属性を使用することもできます：

arr1 = np.random.Rand(184,184)

arr1[ arr1 > 0.6 ].size
2
Sanjay235