㈠ python numpy.count_nonzero函数方法的使用
NumPy 是一个用于 Python 的开源科学计算库，它为处理数组和矩阵提供了便利。该库内含多种实用的数学函数，如线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等。本文将重点讲解 NumPy 中的 count_nonzero 方法。
在 NumPy 中，count_nonzero 方法用于计算数组中非零元素的个数。此方法接受一个数组作为输入参数，并返回非零元素的数量。请注意，对于布尔数组，True 将被视作非零元素。
例如，创建一个简单的 NumPy 数组：
python
import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 2, 0, 3])
print(np.count_nonzero(arr))
运行此代码后，输出结果为 3，表示数组中有三个非零元素。
同样，使用布尔数组进行计算：
python
bool_arr = np.array([True, False, True])
print(np.count_nonzero(bool_arr))
输出结果为 2，表示布尔数组中有两个 True 值，即非零元素。
count_nonzero 方法的使用简单而直接，对于处理具有大量数据的数组尤其有用。在数据分析、机器学习和科学计算等领域，此方法能够快速帮助我们了解数据集的非零元素分布情况，从而对数据进行更深入的分析和操作。
㈡ 关于python非零返回问题
你这里有如下几个错误：
提交的应当是代码，而不是示例。
">>>"是python shell中的提示符，不应当包含在代码的每一行；
在PTA上，所有需要接受输入的方，要使用无提示的input()；
PTA的Python3不接受中文，代码中不要有中文内容，注释中是否可以包含中文没有测试过。