Python是一種強大的編程語言，擁有許多數據分析和科學計算的優秀庫。其中一個最常用的庫就是NumPy，它提供了許多矩陣和數組的操作。在這篇文章中，我們將會討論如何使用Python統計非0值，NumPy提供了一個很簡單的方法，下面是代碼示例：

import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 0, 5], [0, 7, 0]])
# 統計非0值
count = np.count_nonzero(a)
print("非0值的數量是：", count)

在上面的代碼中，我們首先創建了一個3×3的矩陣，并將其中的0替換為其他數字。然后，我們使用count_nonzero函數統計非0值的數量，并將其打印出來。注意，在使用count_nonzero函數時，需要將NumPy庫導入。

除了count_nonzero函數，NumPy還提供了其他一些有用的函數，如nonzero和where。其中nonzero可以返回一個數組中非零元素的位置索引，where則可以返回符合條件的元素的索引。下面是示例代碼：

import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 0, 5], [0, 7, 0]])
# 返回非0值的位置索引
indexes = np.nonzero(a)
print("非0值的位置索引是：", indexes)
# 返回所有大于2的元素的位置索引
indexes2 = np.where(a >2)
print("所有大于2的元素的位置索引是：", indexes2)

在上面的代碼中，我們分別使用nonzero和where函數，得到了不同的結果。需要注意的是，在使用where函數時，條件需要放在一個元組中。

總之，Python在處理數據方面表現出色，特別是在使用NumPy庫時。統計非0值在數據分析中經常用到，NumPy提供了多種函數來滿足不同的需求。希望這篇文章能夠對你有所幫助！