numpy.nonzero 的用法

本文给出了 np.nonzero 的常见用法

返回非零元的索引

如:

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

其中输出的两个数组分别代表行数和列数,这里 (0,0), (0, 1), (0, 2) ... 不为零。

也可以用 transpose(nonzero(x)) 来按元素返回:

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>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
[0, 1],
[0, 2],
[1, 0],
[1, 2],
[2, 0],
[2, 1],
[2, 2]])

于是,我们就可以用 x[nonzero(x)] 来提取数组中的非零元:

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>>> x[np.nonzero(x)]
array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 1])

返回符合某条件的元素索引:

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

MATLAB 中类似的操作:

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>> x = [1 2 3; 1 0 2; 3 2 1]

x =

1 2 3
1 0 2
3 2 1
>> x ~= 0
1 1 1
1 0 1
1 1 1
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