「NumPy」配列ndarrayに対して条件を満たす要素数をカウントするサンプル
環境
PyCharm 2021.3
Python 3.9.7
構文
変数名 = np.arange(配列の数).reshape((行数, 列数))
ndarrayをスカラー値と比較すると、bool値（True, False）を要素としてもつndarrayが返されます。
np.count_nonzero(条件式)
条件を満たす要素の個数が取得されます。
使用例
# coding: utf-8
import numpy as np
cft = np.arange(6).reshape((2, 3))
print("配列の要素")
print(cft)
print("6以下の要素数をカウント")
print(np.count_nonzero(cft < 6))
print("% 2 == 0で要素を比較するカウント結果")
print(np.count_nonzero(cft % 2 == 0))
# coding: utf-8
import numpy as np
cft = np.arange(6).reshape((2, 3))
print("配列の要素")
print(cft)
print("6以下の要素数をカウント")
print(np.count_nonzero(cft < 6))
print("% 2 == 0で要素を比較するカウント結果")
print(np.count_nonzero(cft % 2 == 0))
# coding: utf-8
import numpy as np
cft = np.arange(6).reshape((2, 3))
print("配列の要素")
print(cft)
print("6以下の要素数をカウント")
print(np.count_nonzero(cft < 6))
print("% 2 == 0で要素を比較するカウント結果")
print(np.count_nonzero(cft % 2 == 0))
実行結果
配列の要素
[[0 1 2]
[3 4 5]]
6以下の要素数をカウント
6
% 2 == 0で要素を比較するカウント結果
3
配列の要素
[[0 1 2]
[3 4 5]]
6以下の要素数をカウント
6
% 2 == 0で要素を比較するカウント結果
3
配列の要素 [[0 1 2] [3 4 5]] 6以下の要素数をカウント 6 % 2 == 0で要素を比較するカウント結果 3