np.nonzero()

今天突遇一个矩阵的函数，np.nonzeros()看了半天才看到是怎么回事。下面来看一下官方的解释。

x = np.array([[1,0,0], [0,2,0], [1,1,0]])x

array([[1, 0, 0],       [0, 2, 0],       [1, 1, 0]])

试一下她返回什么鬼东西：

np.nonzero(x)(array([0, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1], dtype=int64))

x = np.array([[1,1,1], [1,2,0], [1,1,0]])

np.nonzero(x)

(array([0, 0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 0, 1]))

有没有看出什么门道呢？那么聪明的你，一定看到了，对了，第一个数组存的是有非零元素的索引，有多少个，就重复写多少个，而第二个数组存放的是／
非零元素的位置。

有什么用呢？

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

看，他会返回布尔索引中为true的位置信息。

这个功能咱作k均值聚类的时候，要遍历所有质心，并更新取值时特别有用。