㈠ python numpy.count_nonzero函數方法的使用
NumPy 是一個用於 Python 的開源科學計算庫，它為處理數組和矩陣提供了便利。該庫內含多種實用的數學函數，如線性代數運算、傅里葉變換和隨機數生成等。本文將重點講解 NumPy 中的 count_nonzero 方法。
在 NumPy 中，count_nonzero 方法用於計算數組中非零元素的個數。此方法接受一個數組作為輸入參數，並返回非零元素的數量。請注意，對於布爾數組，True 將被視作非零元素。
例如，創建一個簡單的 NumPy 數組：
python
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 2, 0, 3])
print(np.count_nonzero(arr))
運行此代碼後，輸出結果為 3，表示數組中有三個非零元素。
同樣，使用布爾數組進行計算：
python
bool_arr = np.array([True, False, True])
print(np.count_nonzero(bool_arr))
輸出結果為 2，表示布爾數組中有兩個 True 值，即非零元素。
count_nonzero 方法的使用簡單而直接，對於處理具有大量數據的數組尤其有用。在數據分析、機器學習和科學計算等領域，此方法能夠快速幫助我們了解數據集的非零元素分布情況，從而對數據進行更深入的分析和操作。
㈡ 關於python非零返回問題
你這里有如下幾個錯誤：
提交的應當是代碼，而不是示例。
">>>"是python shell中的提示符，不應當包含在代碼的每一行；
在PTA上，所有需要接受輸入的方，要使用無提示的input()；
PTA的Python3不接受中文，代碼中不要有中文內容，注釋中是否可以包含中文沒有測試過。