关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解

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发表于 2017-02-17 13:39:54
内容来源: 网络

np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数。一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程。但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解。

解释

nonzero(a)

返回数组a中非零元素的索引值数组。

(1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值;

(2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组。其中,一维array向量的个数与a的维数是一致的。

(3)索引值数组的每一个array均是从一个维度上来描述其索引值。比如,如果a是一个二维数组,则索引值数组有两个array,第一个array从行维度来描述索引值;第二个array从列维度来描述索引值。

(4) 该np.transpose(np.nonzero(x))

函数能够描述出每一个非零元素在不同维度的索引值。

(5)通过a[nonzero(a)]得到所有a中的非零值

#a是1维数组
a = [0,2,3]
b = np.nonzero(a)
print(np.array(b).ndim)
print(b)

结果:
2
(array([1, 2], dtype=int64),)

说明:索引1和索引2的位置上元素的值非零。

#a是2维数组
a = np.array([[0,0,3],[0,0,0],[0,0,9]])
b = np.nonzero(a)
print(np.array(b).ndim)
print(b)
print(np.transpose(np.nonzero(a)))

结果:
2
(array([0, 2], dtype=int64), array([2, 2], dtype=int64))
[[0 2]
 [2 2]]

说明:

(1)a中有2个非零元素,因此,索引值tuple中array的长度为2。因为,只有非零元素才有索引值。

(2)索引值数组是2 维的。实际上,无论a的维度是多少,索引值数组一定是2维的tuple,但是tuple中的一维array个数和a的维数一致。

(3)第1个array([0, 2])是从row值上对3和9进行的描述。第2个array([2, 2])是从col值上对3和9的描述。这样,从行和列上两个维度上各用一个数组来描述非零索引值。

(4)通过调用np.transpose()函数,得出3的索引值是[0 2],即第0行,第2列。


#a是3维数组

a = np.array([[[0,0],[1,0]],[[0,0],[1,0]],[[0,0],[1,0]]])
b = np.nonzero(a)
print(np.array(b).ndim)
print(b)

结果:

2
(array([0, 1, 2], dtype=int64), array([1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 0, 0], dtype=int64))

说明:由于a是3维数组,因此,索引值数组有3个一维数组。

注:数组索引值从0开始。

以上这篇关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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