文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时，显示为空格。

提交类型

issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型

规范和低错类

- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

请选择问题类型

问题描述

点击输入详细问题描述，以帮助我们快速定位问题。

提交

文档反馈

mindspore.ops.count_nonzero

mindspore.ops.count_nonzero(x, axis=(), keep_dims=False, dtype=mstype.int32)

Count number of nonzero elements across axis of input tensor

Parameters

• x (Tensor) – Input data is used to count non-zero numbers. $(N,\ast )$ where $\ast$ means, any number of additional dimensions.

• axis (Union[int, tuple(int), list(int)]) – The dimensions to reduce. Only constant value is allowed. Default: (), reduce all dimensions.

• keep_dims (bool) – If true, keep these reduced dimensions and the length is 1. If false, don’t keep these dimensions. Default: False.

• dtype (Union[Number, mindspore.bool_]) – The data type of the output tensor. Only constant value is allowed. Default: mindspore.int32

Returns

Tensor, number of nonzero element. The data type is dtype.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> # case 1: each value specified.
>>> x = Tensor(np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 0]]).astype(np.float32))
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x, axis=[0, 1], keep_dims=True, dtype=mindspore.int32)
>>> print(nonzero_num)
[[3]]
>>> # case 2: all value is default.
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x)
>>> print(nonzero_num)
3
>>> # case 3: axis value was specified 0.
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x, axis=[0,])
>>> print(nonzero_num)
[1 2 0]
>>> # case 4: axis value was specified 1.
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x, axis=[1,])
>>> print(nonzero_num)
[1 2]
>>> # case 5: keep_dims value was specified.
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x,  keep_dims=True)
>>> print(nonzero_num)
[[3]]
>>> # case 6: keep_dims and axis value was specified.
>>> nonzero_num = ops.count_nonzero(x=x, axis=[0,], keep_dims=True)
>>> print(nonzero_num)
[[1 2 0]]