如何获取numpy的第一个非0元素索引

 更新时间:2021年05月14日 09:55:20   作者:upDiff  
这篇文章主要介绍了如何获取numpy的第一个非0元素索引,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

我就废话不多说了,

大家还是直接看代码吧~

import numpy as np
arr=np.array([0,0,2,3,0,4])
print((arr!=0).argmax(axis=0))
#2

补充:python获取二维矩阵的每一行的第一个非零元素

直接上代码~

"""
核心函数:
array_1D!=0 :返回一个True/False序列
array.argmax(axis=0):返回沿axis轴的最大元素的索引,当存在多个相等的最大值时,返回第一个最大值的索引
"""
import numpy as np
 
array_1D = np.array([0,1,0,-1,0])
array_2D = np.array(
    [[0, 1, 0, -1, 0],
     [0, 0, -1, 0, 1],
     [0, 1, -1, 0, 1],
     [4, 0, -1, 0, 1],
     [7, 16, -1, 0, 1]])
 
 
def get_first_non_zero_1D(array_1D):
    first_non_zero = array_1D[(array_1D!=0).argmax(axis=0)]
    return first_non_zero
 
"""
备注:以下三个函数完全等价,个人比较喜欢最后一个 get_first_non_zeros_2D_2,因为看着比较舒服,也可以方便地扩展到更多维度。
"""
 
def get_first_non_zeros_2D(array_2D):
    first_non_zeros = np.array([get_first_non_zero_1D(array_2D[i]) for i in range(array_2D.shape[0])])
    return first_non_zeros
 
def get_first_non_zeros_2D_1(array_2D):
    first_non_zeros = []
    for i in range(array_2D.shape[0]):
        arr = array_2D[i,:]
        first_non_zero = arr[(arr!=0).argmax(axis=0)]
        first_non_zeros.append(first_non_zero)
    return np.array(first_non_zeros)
 
def get_first_non_zeros_2D_2(array_2D):
    none_zero_index = (array_2D!=0).argmax(axis=1)
    # first_non_zeros = np.array([array_2D[i,none_zero_index[i]] for i in range(array_2D.shape[0])])
    first_non_zeros = array_2D[range(array_2D.shape[0]),none_zero_index]
    return first_non_zeros
 
b = get_first_non_zeros_2D(array_2D)
c = get_first_non_zeros_2D_1(array_2D)
d = get_first_non_zeros_2D_2(array_2D)
print(b)
print(c)
print(d)
"""
打印结果:
[ 1 -1  1  4  7]
[ 1 -1  1  4  7]
[ 1 -1  1  4  7]
"""

补充:[Python] np.nonzero(ndarray) 返回数组中不为0的元素的索引

语法:

函数返回值为tuple元组类型,tuple内的元素数目与ndarray维度相同。

np.nonzero(ndarray)

先强调一点,数组的索引是从0开始。

示例:

# 1维数组
a = [0,2,3]
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([1, 2], dtype=int64),)
# 说明:索引1和索引2的位置上元素的值非零。

# 2维数组
a = np.array([[0,0,3],[0,0,0],[0,0,9]])
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([0, 2], dtype=int64), array([2, 2], dtype=int64))
# 说明:
# tuple的每一个元素,从一个维度来确定非零元素的位置。所以对于二维数组,tuple就有两个元素。
# tuple的元素的内容是该维度不为0的元素的位置,排列顺序是数组遍历的顺序。
# 比如确定第一个非零元素的位置:先找tuple内的第一个元素  array([0, 2], dtype=int64)的第一个元素,为0,说明第一个非零元素在第一行;
# 之后tuple内的第二个元素 array([2, 2], dtype=int64)的第一个元素,为2,说明第一个非零元素在第三列。

# 3维数组
a = np.array([[[0,1],[1,0]],[[0,1],[1,0]],[[0,0],[1,0]]])
print(a)
# [[[0 1]
#   [1 0]]
# 
#  [[0 1]
#   [1 0]]
# 
#  [[0 0]
#   [1 0]]]
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([0, 0, 1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 0, 1, 0, 0], dtype=int64))
# 说明:由于a是3维数组,因此,索引值数组有3个一维数组,分别代表层、行、列。
# 查找原理和二维数组一致,不再赘述。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 用python绘制极坐标雷达图

    用python绘制极坐标雷达图

    大家好,本篇文章主要讲的是用python绘制极坐标雷达图,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下
    2022-02-02
  • Python 实现字符串中指定位置插入一个字符

    Python 实现字符串中指定位置插入一个字符

    下面小编就为大家分享一篇Python 实现字符串中指定位置插入一个字符,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-05-05
  • Python的基础语法和输入输出函数你都了解吗

    Python的基础语法和输入输出函数你都了解吗

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python的基础语法和输入输出函数,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2022-02-02
  • python绘制三维图的详细新手教程

    python绘制三维图的详细新手教程

    通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python绘制三维图的相关资料,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-08-08
  • python动态视频下载器的实现方法

    python动态视频下载器的实现方法

    这里向大家分享一下python爬虫的一些应用,主要是用爬虫配合简单的GUI界面实现视频,音乐和小说的下载器。今天就先介绍如何实现一个动态视频下载器,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • 利用Python编写一个记忆翻牌游戏

    利用Python编写一个记忆翻牌游戏

    本文带大家写个小游戏,不过老是用pygame也没啥意思,这次我们换点新花样,用python自带的tkinter包写一个记忆翻牌小游戏,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03
  • python提取文件中特定字符串方法实例

    python提取文件中特定字符串方法实例

    今天搞了一天的文本处理,发现python真的太适合做数据处理了,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python提取文件中特定字符串的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-06-06
  • Python json模块与jsonpath模块区别详解

    Python json模块与jsonpath模块区别详解

    这篇文章主要介绍了Python json模块与jsonpath模块区别详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • Vim及其用于Python的自动补全功能

    Vim及其用于Python的自动补全功能

    Vim是一款功能强大的文本编辑器,常被作为Python开发环境的首选,这篇文章主要介绍了用于 Python 的 Vim 自动完成,需要的朋友可以参考下
    2023-09-09
  • 修复 Django migration 时遇到的问题解决

    修复 Django migration 时遇到的问题解决

    本篇文章主要介绍了修复 Django migration 时遇到的问题解决,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06

最新评论