numpy.ma.MaskedArray.nonzero

MaskedArray.nonzero() [source]

Возвращает индексы немаскированных элементов, не равных нулю.

Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности, содержащий индексы элементов, не равных нулю в данной размерности. Соответствующие значения, не равные нулю, можно получить с помощью:

a[a.nonzero()]

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

np.transpose(a.nonzero())

Результат всегда является 2D массивом, с одной строкой для каждого элемента, не равного нулю.

Параметры:	None
Возвращает:	tuple_of_arrays : кортеж Индексы элементов, не равных нулю.

См. также

numpy.nonzero

Функция, работающая с nd-массивами.

flatnonzero

Возвращает индексы, которые не равны нулю в уплощенной версии входного массива.

ndarray.nonzero

Эквивалентный метод ndarray.

count_nonzero

Подсчитывает количество элементов, не равных нулю, во 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 могут быть сгруппированы по элементу.

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

Частое применение nonzero - это нахождение индексов массива, где условие истинно. Дан массив a, условие a > 3 представляет собой булевый массив, и так как False интерпретируется как 0, ma.nonzero(a > 3) возвращает индексы a, 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 nonzero массива условия.

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