numpy中的nonzero()的用法

来源：互联网发布：三茅招聘软件编辑：程序博客网时间：2024/06/05 14:38

nonzero(a)返回数组a中值不为零的元素的下标，它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组，元组的每个元素都是一个整数数组，其值为非零元素的下标在对应轴上的值。例如对于一维布尔数组b1，nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组，它表示b1[0]和b1[2]的值不为0(False)。

>>> b1=np.array([True, False, True, False])>>> np.nonzero(b1)(array([0, 2], dtype=int64),)

对于二维数组b2，nonzero(b2)所得到的是一个长度为2的元组。它的第0个元素是数组a中值不为0的元素的第0轴的下标，第1个元素则是第1轴的下标，因此从下面的结果可知b2[0,0]、b[0,2]和b2[1,0]的值不为0：

>>> b2 = np.array([[True, False, True], [True, False, False]])>>> np.nonzero(b2)(array([0, 0, 1], dtype=int64), array([0, 2, 0], dtype=int64))

当布尔数组直接做为numpy数组下标时，相当于使用由nonzero()转换之后的元组作为下标对象：

>>> a = np.arange(3*4*5).reshape(3,4,5)>>> aarray([[[ 0,  1,  2,  3,  4],        [ 5,  6,  7,  8,  9],        [10, 11, 12, 13, 14],        [15, 16, 17, 18, 19]],       [[20, 21, 22, 23, 24],        [25, 26, 27, 28, 29],        [30, 31, 32, 33, 34],        [35, 36, 37, 38, 39]],       [[40, 41, 42, 43, 44],        [45, 46, 47, 48, 49],        [50, 51, 52, 53, 54],        [55, 56, 57, 58, 59]]])>>> a[b2]array([[ 0,  1,  2,  3,  4],       [10, 11, 12, 13, 14],       [20, 21, 22, 23, 24]])>>> a[np.nonzero(b2)]array([[ 0,  1,  2,  3,  4],       [10, 11, 12, 13, 14],       [20, 21, 22, 23, 24]])

为了观察变化，下面有一个例子：

dataSet=array([[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]])a=dataSet[:,1]>0.5print(a)print('--------------')print(nonzero(a))print('--------------')print(nonzero(a)[0])print('--------------')print(dataSet[nonzero(a)[0],:])

输出结果：

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

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