numpy.nonzero

numpy.nonzero(a) [source]

Возвращает индексы элементов, которые не равны нулю.

Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности a, содержащий индексы ненулевых элементов в этой размерности. Значения в a всегда тестируются и возвращаются в порядке следования строк, стиле C. Соответствующие ненулевые значения можно получить так:

a[nonzero(a)]

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

transpose(nonzero(a))

Результат всегда является двумерным массивом, с каждой строкой для каждого ненулевого элемента.

Параметры:	a : array_like Входной массив.
Возвращает:	tuple_of_arrays : tuple Индексы элементов, которые не равны нулю.

См. также

flatnonzero

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

ndarray.nonzero

Эквивалентный метод ndarray.

count_nonzero

Подсчитывает количество ненулевых элементов в 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]), array([0, 1, 0, 1]))

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

Распространенное использование nonzero — это поиск индексов массива, где условие истинно. Учитывая массив a, условие a > 3 является булевым массивом, и поскольку 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]])
>>> 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]))