【Python】np.nonzero__计算数组非零元素的索引

文章目录

• 【Python】np.nonzero__计算数组非零元素的索引
• • 1. 介绍
  • 2. API
  • 3. 示例
  • • 3.1 一维数组
    • 3.2 二维数组
    • 3.3 三维数组

1. 介绍

np.nonzero()函数被用来求目标数组（矩阵）的非零元素位置索引：

• 返回的是目标数组 X 中非零元素的索引；
• len(np.nonzero(X))可以用来表示目标数组a中非零元素的个数。

2. API

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 0])# 第一种：
b = a.nonzero()
print('1: ', b)# 第二种：
b = np.nonzero(a)
print('2: ', b)''' 输出
1:  (array([0, 1, 2]),)
2:  (array([0, 1, 2]),)
'''

3. 示例

3.1 一维数组

对于一维数组来说，np.nonzero()返回了一个一维array数组，其含义是数组中非零元素的索引。

• 例子中的0,2,4即为数组a中非零元素1,2,3的索引。

import numpy as npa = [1, 0, 2, 0, 3, 0]   # 一维数组
b = np.nonzero(a)
print(b)'''输出
(array([0, 2, 4]),)
'''

3.2 二维数组

对于二维数组来说，np.nonzero()的返回值是两个array数组，对应二维数组的两个维度。

• 例子中，[0][0]、[0][1]、[2][0]、[2][2]分别对应二维数组a中的非零元素；
• 而返回的数组的长度则代表二维数组a中非零元素的个数。

import numpy as npa = [[1, 1, 0],[0, 0, 0],[1, 0, 3]]
b = np.nonzero(a)
print(b)'''输出
(array([0, 0, 2, 2]), array([0, 1, 0, 2]))
'''

3.3 三维数组

返回结果依旧是三维数组中非零元素的索引。

import numpy as npa = [[[1, 1, 0],[0, 0, 1]],[[0, 0, 0],[1, 0, 0]],[[1, 0, 3],[0, 0, 0]]]
b = np.nonzero(a)
print(b)'''输出
(array([0, 0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 0, 1, 1, 0, 0]), array([0, 1, 2, 0, 0, 2]))
'''