NumPy dizisinde sıfıra eşit elemanların indekslerini bulma

144

NumPy, nonzero()bir ndarraynesnede sıfır olmayan elemanların indekslerini tanımlamak için etkin fonksiyona / yönteme sahiptir . Elementlerin indekslerini belirlemek için en etkili yolu nedir do sıfır değeri var mı?

python numpy

— gotgenes
kaynak

226

numpy.where () benim favorim.

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])
>>> numpy.where(x == 0)[0]
array([1, 3, 5])

— mtrw
kaynak

16

Python'u hatırlamaya çalışıyorum. Neden where()bir demet geri dönüyor? numpy.where(x == 0)[1]sınırların dışında. o zamana bağlı dizin dizisi nedir?

— Zhubarb

@Zhubarb - Indeces'in çoğu kullanımı tuple'dir - np.zeros((3,))örneğin 3 uzunluğunda bir vektör yapmak için. Bunun paramleri ayrıştırmayı kolaylaştırmak olduğundan şüpheleniyorum. Aksi takdirde, buna np.zeros(3,0,dtype='int16')karşı bir şey np.zeros(3,3,3,dtype='int16')uygulamak can sıkıcı olurdu.

— mtrw

5

Hayır. her biri girişin bir boyutuna karşılık gelen bir s wherekümesi döndürür ndarray. bu durumda girdi bir dizidir, yani çıktı bir olur 1-tuple. Eğer x bir matris olsaydı, bu bir olurdu 2-tuple, vb.

— Ciprian Tomoiagă

1

Numpy 1.16'dan itibaren, yalnızca tek bir argümanla çağırmak yerine doğrudan dokümantasyonnumpy.where önermektedir . numpy.nonzerowhere

— jirassimok

@jirassimok Sıfır soruyu sıfırlar sorusu olarak nasıl soruyorsunuz?

— mLstudent33

28

Var np.argwhere,

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3], [0, 1, 0], [7, 0, 2]])
np.argwhere(arr == 0)

bulunan tüm dizinleri satır olarak döndürür:

array([[1, 0],    # Indices of the first zero
       [1, 2],    # Indices of the second zero
       [2, 1]],   # Indices of the third zero
      dtype=int64)

— MSeifert
kaynak

23

Aşağıdakilerle herhangi bir skaler koşulu arayabilirsiniz:

>>> a = np.asarray([0,1,2,3,4])
>>> a == 0 # or whatver
array([ True, False, False, False, False], dtype=bool)

Bu, diziyi koşulun bir boole maskesi olarak geri verecektir.

— nate c
kaynak

1

Bunu sıfır öğelere erişmek için kullanabilirsiniz:a[a==0] = epsilon

— Quant Metropolis

17

Ayrıca nonzero(), durumun bir boole maskesinde kullanarak da kullanabilirsiniz , çünkü Falseaynı zamanda bir çeşit sıfırdır.

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])

>>> x==0
array([False, True, False, True, False, True, False, False, False, False, False], dtype=bool)

>>> numpy.nonzero(x==0)[0]
array([1, 3, 5])

Tam olarak aynı mtrwşekilde yapıyor, ancak soru ile daha ilgili;)

— Dusch
kaynak

nonzeroKoşulları kontrol etmek için yöntemin tavsiye edilen kullanımı olduğu için bu kabul edilen cevap olmalıdır .

— sophros

5

Sıfır bulmak için numpy.nonzero kullanabilirsiniz.

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,0,2,0,3,0,0,4,0,5,0,6]).reshape(4, 3)
>>> np.nonzero(x==0)  # this is what you want
(array([0, 1, 1, 2, 2, 3]), array([1, 0, 2, 0, 2, 1]))
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 0, 1, 2, 3, 3]), array([0, 2, 1, 1, 0, 2]))

— chmnsk
kaynak

4

Tek boyutlu bir dizi ile çalışıyorsanız sözdizimsel bir şeker vardır:

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])
>>> numpy.flatnonzero(x == 0)
array([1, 3, 5])

— dvdvck
kaynak

Tek bir koşulum olduğu sürece bu iyi çalışıyor. "X == numpy.array (0,2,7)" için arama yapmak istersem ne olur? Sonuç dizi olmalıdır ([1,2,3,5,9]). Ama bunu nasıl alabilirim?

— MoTSCHIGGE

Bunu şu şekilde yapabilirsiniz:numpy.flatnonzero(numpy.logical_or(numpy.logical_or(x==0, x==2), x==7))

— Dusch

1

import numpy as np

x = np.array([1,0,2,3,6])
non_zero_arr = np.extract(x>0,x)

min_index = np.amin(non_zero_arr)
min_value = np.argmin(non_zero_arr)

— sramij
kaynak

1

Bunu şu şekilde yaparım:

>>> 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]))

# if you want it in coordinates
>>> x[np.nonzero(x)]
array([1, 2, 1, 1])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 1])

— Jeril
kaynak