numpy统计个数函数count
count函数的语法如下：
参数说明：
-a：数组，可以是一维或多维数组。
- axis：用于指定沿着哪个维度进行统计，默认为None，表示对整个数组进行统计。
numpy库统计函数- dtype：用于指定返回的结果类型，默认为None，表示返回整数类型。
- keepdims：用于指定返回结果是否保留原数组中的维度信息，默认为False，表示不保留。
下面是count函数的一些应用示例：
1.统计整个数组中满足条件的元素个数
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
count = np.count(arr)
print(count)  # 输出结果：6
```
2.统计数组中满足条件的元素的个数（多维数组）
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
count = np.count(arr)
print(count)  # 输出结果：9
```
3.沿着指定的维度统计数组中满足条件的元素个数
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 0, 6], [7, 8, 0]])
count = np.count(arr, axis=1)
print(count)  # 输出结果：[3 2 2]
```
在上面的示例中，count函数分别统计了整个数组、二维数组以及沿着指定维度的元素个数。结果分别保存在变量count中，并通过print函数进行打印。
需要注意的是，在count函数中，满足条件的元素是指不为0的元素。如果想要统计满足其他条件的元素个数，可以通过非0运算来实现，例如：np.count_nonzero(arr)。
此外，还可以使用sum函数来实现统计满足条件的元素个数的功能。sum函数可以直接计算数组中满足条件的元素之和，因此只需要将满足条件的元素设为1，其他元素设为0，然后调用sum函数即可。下面是一个示例：
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
count = np.sum(arr > 3)
print(count)  # 输出结果：3
```
在上述示例中，通过arr > 3创建了一个布尔数组，其中大于3的元素设为True，其余元素设为False。然后，通过np.sum函数计算True的个数，即为满足条件的元素个数。
综上所述，count函数是numpy库中用于统计数组中满足条件的元素个数的函数，可以对整个数组或指定维度进行统计。在实际应用中，可以根据具体需求选择count函数或sum函数来实现统计功能。