numpy nonzero 用法及代码示例

用法：
numpy.nonzero(a)
返回非零元素的索引。

返回一个数组的元组，每个数组对应一个a的维，其中包含该维中非零元素的索引。中的值始终按C-style行优先的顺序进行测试并返回。

要将索引按元素而不是维度分组，请使用argwhere，它为每个非零元素返回一行。

注意
当在zero-d数组或标量上调用时，nonzero(a)被视为nonzero(atleast1d(a))。

..不建议使用：: 1.17.0
利用至少1d如果此行为是故意的，则明确。

注意：
虽然非零值可以通过a[nonzero(a)]，建议使用x[x.astype(bool)]或者x[x != 0]而是可以正确处理0维数组。

例子：

>>> x = np.array([[3, 0, 0], [0, 4, 0], [5, 6, 0]])
>>> x
array([[3, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [5, 6, 0]])
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 1]))

>>> x[np.nonzero(x)]
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 1]])

常见用途nonzero是查找条件为True的数组的索引。给定一个数组a，条件a> 3是一个布尔数组，并且由于将False解释为0，因此np.nonzero(a> 3)得出条件为true时a的索引。

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> a > 3
array([[False, False, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]])
>>> np.nonzero(a > 3)
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

使用此结果索引a等同于直接使用掩码：

>>> a[np.nonzero(a > 3)]
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[a > 3]  # prefer this spelling
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

nonzero也可以称为数组的方法。

>>> (a > 3).nonzero()
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

Lincoln普通用户

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