Question

我正在使用np.nonzero（），我不理解返回

我试试

for groupPosition in np.nonzero(groupMatrix):
    print groupPosition

并返回[0 0 1 2 3 3 3]

for groupPosition in zip(np.nonzero(groupMatrix)):
    print groupPosition

并返回（数组（[0,1,0,3,0,1,3]），）

groupMatrix：

[[ 1.  1.  0.  0.]
[ 1.  0.  0.  0.]
[ 0.  0.  0.  2.]
[ 3.  3.  0.  2.]]

但是不要像（0,0）

那样返回位置

Answer 1

>>> import numpy as np
>>>
>>> groupMatrix = np.array([
...     [1, 1, 0, 0],
...     [1, 0, 0, 0],
...     [0, 0, 0, 2],
...     [3, 3, 0, 2]
... ])
>>> np.nonzero(groupMatrix)
(array([0, 0, 1, 2, 3, 3, 3], dtype=int64), array([0, 1, 0, 3, 0, 1, 3], dtype=int64))
>>> zip(np.nonzero(groupMatrix))
[(array([0, 0, 1, 2, 3, 3, 3], dtype=int64),), (array([0, 1, 0, 3, 0, 1, 3], dtype=int64),)]

使用zip(*...)：

>>> zip(*np.nonzero(groupMatrix))
[(0, 0), (0, 1), (1, 0), (2, 3), (3, 0), (3, 1), (3, 3)]

zip(*a)与zip(a[0], a[1], ...)

类似

>>> a = [(0, 1, 2), (3, 4, 5)]
>>> zip(a)
[((0, 1, 2),), ((3, 4, 5),)]
>>> zip(a[0], a[1])
[(0, 3), (1, 4), (2, 5)]
>>> zip(*a)
[(0, 3), (1, 4), (2, 5)]

请参阅Unpacking Argument Lists。

Answer 2

尝试以下方法：

import numpy as np

var = [
    [1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
    [1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 2.0],
    [3.0, 3.0, 0.0, 2.0]
]

rows, cols = np.nonzero(var)

for r, c in zip(rows, cols):
    print var[r][c]

返回：

1.0
1.0
1.0
2.0
3.0
3.0
2.0

你得到的结果因为 np.nonzero返回一个元组，因为你的数组有2个维度，它有两个数组。现在，每个这些数组都需要一起使用，所以在我的例子中，函数返回行号，然后是列号。让我们来看看：

>>> import numpy as np
>>> var = [
    [1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
    [1.0, 0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0, 2.0],
    [3.0, 3.0, 0.0, 2.0]
]
>>>                 
>>> non_zeroes = np.nonzero(var)
>>> non_zeroes
(array([0, 0, 1, 2, 3, 3, 3]), array([0, 1, 0, 3, 0, 1, 3]))

如果我们仔细观察，我们可以看到var[0][0]确实不为零。 var[3][3]也是如此。但是，您不会在第一个元组中看到2，在相应的索引处看到另一个2。

如何在numpy数组中获取非零值的位置？

2 个答案: