numpy.nonzero

numpy.nonzero(a) [source]

Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.

Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности a, содержащий индексы элементов, не равных нулю, в этой размерности. Значения в a всегда проверяются и возвращаются в порядке следования строк, в стиле C. Соответствующие значения, отличные от нуля, можно получить с помощью:

a[nonzero(a)]

Чтобы сгруппировать индексы по элементу, а не по размерности, используйте:

transpose(nonzero(a))

Результат всегда является 2-мерным массивом, с каждой строкой для каждого элемента, отличного от нуля.

Параметры:	a : array_like Входящий массив.
Возвращает:	tuple_of_arrays : tuple Индексы элементов, не равных нулю.

См. также

flatnonzero

Возвращает индексы, отличные от нуля, в сплющенной версии входного массива.

ndarray.nonzero

Эквивалентный метод ndarray.

count_nonzero

Подсчитывает количество элементов, отличных от нуля, во входном массиве.

Примеры

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

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

Частое использование nonzero — нахождение индексов массива, где условие является истинным. Учитывая массив a, условие a > 3 является булевым массивом, и так как False интерпретируется как 0, np.nonzero(a > 3) возвращает индексы a, где условие истинно.

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

Также можно вызвать метод nonzero булевого массива.

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