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  前言
  在机器学习或者深度学习中经常需要统计矩阵（也可看做多维数组）中行列不为0元素的个数，这时就需要用到numpy中的np.count_nonzero()函数。
  作用
  np.count_nonzero()是用于统计矩阵中非零元素的个数。
  用法
   np.count_nonzero(a, axis=None, *, keepdims=False)，参数a: 为需要统计数组名；axis: 为统计的轴，当axis=0时统计数组y轴（每列）非零元素个数，当axis=1时统计数组每x轴(每行) 非零元素个数, 另外，axis可以为元组。为元组时统计的是多维矩阵的行列。keepdims用法暂时不清楚。
  案例

a = np.array([[0, 1, 7, 0],              [3, 0, 2, 19]])np.count_nonzero(a)5np.count_nonzero(a, axis=0)array([1, 1, 2, 1])np.count_nonzero(a, axis=1)array([2, 3])----------------------------d = np.array([[[1,2,1],[0,1,2],[0,2,3],[0,2,3]],[[1,2,1],[0,1,2],[0,2,3],[0,2,3]]])print(d)'''[[[1 2 1]  [0 1 2]  [0 2 3]  [0 2 3]] [[1 2 1]  [0 1 2]  [0 2 3]  [0 2 3]]]'''print(np.count_nonzero(d,axis=0)) '''[[2 2 2] [0 2 2] [0 2 2] [0 2 2]]'''print(np.count_nonzero(d,axis=1))'''[[1 4 4] [1 4 4]]'''print(np.count_nonzero(d,axis=(0,1))) #[2 8 8]print(np.count_nonzero(d,axis=(0,1,2))) #18

  参考文献