Question

假设我有一个numpy数组：

arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])

我想找到值为非零的第一个索引（对于每一列）的索引。

所以在这个例子中，我希望返回以下内容：

[0,0,2]

我该怎么做？

Answer 1

首次出现的指数

在非零的掩码上沿该轴使用np.argmax（此处为列的第0轴）以获取第一个matches的索引（真值） -

(arr!=0).argmax(axis=0)

扩展到覆盖通用轴说明符，并且对于元素的轴没有找到非零的情况，我们会有这样的实现 -

def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)

请注意，由于所有argmax()值上的False都会返回0，因此如果所需的invalid_val为0，我们将直接使用最终输出mask.argmax(axis=axis)。

样品运行 -

In [296]: arr    # Different from given sample for variety
Out[296]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [297]: first_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[297]: array([ 0,  1, -1])

In [298]: first_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[298]: array([ 0,  0,  1, -1])

扩展以涵盖所有比较操作

要查找第一个zeros，只需将arr==0用作mask即可在函数中使用。对于等于特定值val的第一个，请使用arr == val，依此类推{000}所有comparisons的情况。

最后一次出现的指数

要查找与某个比较条件匹配的最后一个，我们需要沿着该轴翻转并使用相同的使用argmax的想法，然后通过偏离轴长来补偿翻转，如下所示 -

def last_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    val = arr.shape[axis] - np.flip(mask, axis=axis).argmax(axis=axis) - 1
    return np.where(mask.any(axis=axis), val, invalid_val)

样品运行 -

In [320]: arr
Out[320]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [321]: last_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[321]: array([ 1,  2, -1])

In [322]: last_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[322]: array([ 0,  1,  1, -1])

同样，通过使用相应的比较器得到mask然后在列出的函数中使用，可以涵盖comparisons可能的所有情况。

Numpy：如何在numpy数组的每一列中找到第一个非零值？

1 个答案:

首次出现的指数

最后一次出现的指数