numpy.nonzero

numpy.nonzero(a) [source]

Возвращает индексы элементов, которые не равны нулю.

Возвращает кортеж массивов, по одному для каждой размерности a, содержащий индексы элементов, отличных от нуля, в этой размерности. Значения в a всегда проверяются и возвращаются в порядке строк, стиле C.

Чтобы сгруппировать индексы по элементу, а не размерности, используйте argwhere, который возвращает строку для каждого ненулевого элемента.

Примечание

При вызове на нульмерном массиве или скаляре, nonzero(a) обрабатывается как nonzero(atleast_1d(a)).

Устарело начиная с версии 1.17.0: Используйте atleast_1d явно, если такое поведение преднамеренно.

Параметры

aarray_like

Входной массив.

Возвращает

tuple_of_arraystuple

Индексы элементов, не равных нулю.

См. также

flatnonzero

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

ndarray.nonzero

Эквивалентный метод ndarray.

count_nonzero

Считает количество ненулевых элементов в входном массиве.

Примечания

Хотя ненулевые значения могут быть получены с помощью a[nonzero(a)], рекомендуется использовать x[x.astype(bool)] или x[x != 0], которые правильно обработают 0-мерные массивы.

Примеры

>>> x = np.array([[3, 0, 0], [0, 4, 0], [5, 6, 0]])
>>> x
array([[3, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [5, 6, 0]])
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 1]))

>>> x[np.nonzero(x)]
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 1]])

Общее использование nonzero заключается в поиске индексов массива, где условие истинно. Дано массив a, условие a > 3 — это булевый массив, и поскольку False интерпретируется как 0, np.nonzero(a > 3) дает 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]))

Использование этого результата для индексации a эквивалентно прямому использованию маски:

>>> a[np.nonzero(a > 3)]
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[a > 3]  # prefer this spelling
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])

nonzero также может быть вызван как метод массива.

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