Python dask.array.nonzero用法及代码示例

用法: dask.array.nonzero(a)

返回非零元素的索引。

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可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

返回一个数组元组，每个维度对应 a ，包含该维度中非零元素的索引。 a 中的值始终以行优先、C-style 顺序进行测试和返回。

要按元素而不是维度对索引进行分组，请使用 argwhere ，它为每个非零元素返回一行。

注意

在 zero-d 数组或标量上调用时，nonzero(a) 被视为 nonzero(atleast_1d(a)) 。

参数：

a：array_like: 输入数组。

tuple_of_arrays：元组: 非零元素的索引。

注意：

虽然可以使用 a[nonzero(a)] 获得非零值，但建议使用 x[x.astype(bool)] 或 x[x != 0] 代替，这将正确处理 0-d 数组。

例子：

>>> x = np.array([[3, 0, 0], [0, 4, 0], [5, 6, 0]])  
>>> x  
array([[3, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [5, 6, 0]])
>>> np.nonzero(x)  
(array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 1]))

>>> x[np.nonzero(x)]  
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))  
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 1]])

nonzero 的常见用途是查找条件为 True 的数组的索引。给定一个数组 a ，条件 a > 3 是一个布尔数组，并且由于 False 被解释为 0，因此 np.nonzero(a > 3) 产生条件为真的 a 的索引。

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

使用这个结果来索引 a 相当于直接使用掩码：

>>> a[np.nonzero(a > 3)]  
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[a > 3]  # prefer this spelling  
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

nonzero 也可以作为数组的方法调用。

>>> (a > 3).nonzero()  
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.nonzero。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：