[解決済み] Pythonでnumpyのndarrayの非NaN要素の数をカウントする

質問

私はnumpy ndarray行列の非NaN要素の数を計算する必要があります。どのようにPythonでこれを効率的に行うのでしょうか？これを達成するための私の簡単なコードは次のとおりです。

import numpy as np

def numberOfNonNans(data):
    count = 0
    for i in data:
        if not np.isnan(i):
            count += 1
    return count 

numpyにこのための組み込み関数はないのでしょうか？ビッグデータ解析をしているので、効率は重要です。

よろしくお願いします。

どのように解決するのですか？

np.count_nonzero(~np.isnan(data))

~ から返されるブーリアン行列を反転します。 np.isnan .

np.count_nonzero は0でない値をカウントします。 .sum は同じ結果を与えるはずです。しかし、多分より明確に count_nonzero

テストの速さ。

In [23]: data = np.random.random((10000,10000))

In [24]: data[[np.random.random_integers(0,10000, 100)],:][:, [np.random.random_integers(0,99, 100)]] = np.nan

In [25]: %timeit data.size - np.count_nonzero(np.isnan(data))
1 loops, best of 3: 309 ms per loop

In [26]: %timeit np.count_nonzero(~np.isnan(data))
1 loops, best of 3: 345 ms per loop

In [27]: %timeit data.size - np.isnan(data).sum()
1 loops, best of 3: 339 ms per loop

data.size - np.count_nonzero(np.isnan(data)) がかろうじて最速のようです。他のデータでは、異なる相対速度の結果が得られるかもしれません。