numpy.ma.nonzero
-
numpy.ma.nonzero(self) = -
Возвращает индексы немаскированных элементов, не равных нулю.
Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности, содержащий индексы ненулевых элементов в этой размерности. Соответствующие ненулевые значения можно получить следующим образом:
a[a.nonzero()]
Чтобы сгруппировать индексы по элементу, а не по размерности, используйте:
np.transpose(a.nonzero())
Результат всегда является двумерным массивом с строкой для каждого ненулевого элемента.
Параметры: None
Возвращает: tuple_of_arrays : кортеж
Индексы элементов, не равных нулю.
См. также
numpy.nonzero- Функция, работающая с массивами nd.
flatnonzero- Возвращает индексы, не равные нулю, в сплющенной версии входного массива.
ndarray.nonzero- Эквивалентный метод ndarray.
count_nonzero- Подсчитывает количество ненулевых элементов в входном массиве.
Примеры
>>> import numpy.ma as ma >>> x = ma.array(np.eye(3)) >>> x masked_array(data = [[ 1. 0. 0.] [ 0. 1. 0.] [ 0. 0. 1.]], mask = False, fill_value=1e+20) >>> x.nonzero() (array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))Маскированные элементы игнорируются.
>>> x[1, 1] = ma.masked >>> x masked_array(data = [[1.0 0.0 0.0] [0.0 -- 0.0] [0.0 0.0 1.0]], mask = [[False False False] [False True False] [False False False]], fill_value=1e+20) >>> x.nonzero() (array([0, 2]), array([0, 2]))Индексы также можно сгруппировать по элементу.
>>> np.transpose(x.nonzero()) array([[0, 0], [2, 2]])Распространенное применение
nonzero— поиск индексов массива, где условие истинно. Учитывая массивa, условиеa> 3 является булевым массивом, и поскольку False интерпретируется как 0, ma.nonzero(a > 3) возвращает индексыa, где условие истинно.>>> a = ma.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) >>> a > 3 masked_array(data = [[False False False] [ True True True] [ True True True]], mask = False, fill_value=999999) >>> ma.nonzero(a > 3) (array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))Также можно вызвать метод
nonzeroмассива условия.>>> (a > 3).nonzero() (array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.ma.nonzero.html