Python：在多个数组列中计数零并有效地存储它们

Question

我创建一个数组：

import numpy as np
arr = [[0, 2, 3], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
arr = np.array(arr)

现在我计算每列的每个零并将其存储在一个变量中：

a = np.count_nonzero(arr[:,0]==0)
b = np.count_nonzero(arr[:,1]==0)
c = np.count_nonzero(arr[:,2]==0)

此代码工作正常。 但在我的情况下，我有更多的列，每个列都有超过 70000 个值。 这将是更多的代码行和 spyder 中一个非常混乱的变量探索器。

我的问题：

1. 是否有可能使此代码更高效并仅将值保存在一种类型的数据中，例如字典、dataframe 或元组？
2. 我可以使用循环来创建 dic、dataframe 或元组吗？

谢谢

Answer 1

您可以构造一个 boolean 数组arr == 0 ，然后沿行取其总和。

>>> (arr == 0).sum(0)
array([3, 1, 1])

Answer 2

使用 collections 模块中的有序字典：

from collections import OrderedDict
import numpy as np
from pprint import pprint as pp
import string

arr = np.array([[0, 2, 3], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
letters = string.ascii_letters
od = OrderedDict()

for i in range(len(arr)):
    od[letters[i]] = np.count_nonzero(arr[:, i]==0)

pp(od)

返回：

OrderedDict([('a', 3), ('b', 1), ('c', 1)])

示例用法：

print(f"First number of zeros: {od.get('a')}")

会给你：

First number of zeros: 3

Answer 3

要计算零，您可以沿每列计算非零并从每列的长度中减去结果：

arr.shape[0] - np.count_nonzero(arr, axis=0)

产生[3,1,1] 。

这个解决方案非常快，因为没有创建额外的大对象。