numpy.nonzero

numpy.nonzero(a) [source]

Возвращает индексы элементов, отличных от нуля.

Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности a, содержащий индексы ненулевых элементов в данной размерности. Значения в a всегда тестируются и возвращаются в порядке следования строк, подобно C-стилю.

Соответствующие ненулевые значения 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, соответствующей ненулевому элементу.

Параметры:	a : array_like Входной массив.
Возвращает:	tuple_of_arrays : кортеж Индексы элементов, отличных от нуля.

См. также

flatnonzero

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

ndarray.nonzero

Эквивалентный метод ndarray.

count_nonzero

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

Примеры

>>> x = np.array([[1,0,0], [0,2,0], [1,1,0]])
>>> x
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 0]])
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1], dtype=int64))

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

Общее применение nonzero заключается в поиске индексов массива, где условие истинно. Дан 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]))