使用numpy nonzero 找出非0元素

nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,

np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac

直接上代码吧~ import numpy as np a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]]) print(a) print(np.nonzero(a)) [[30 40 70] [80 20 10] [50 90 60]] (array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64)) 第一个array为x

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

Python特别灵活,肯定方法不止一种,这里介绍一种我觉得比较简单的方法. 如下图,使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵,然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列. where返回一个长度为2的元组,第一个元素保存的是行号,第二个元素保存的是列号. 以上这篇Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

目录 1.直接利用条件索引 2.利用numpy.where() 3.直接逻辑运算 在python中利用numpy array进行数据处理,经常需要找出符合某些要求的数据位置,有时候还需要对这些位置重新赋值.这里总结了几种找出符合条件数据位置的方法. 这里以一个8*8的随机数组举例,来找出大于零的数. import numpy as np a = random.randint(-10,10,size=(8,8)) >>> array([[ 5, 5, -7, 7, -8, -7, 0, -

目录 js找出两个数组中不同的元素 js找出两个数组中不同元素和相同元素的几种方法 找出不同元素 找出相同的元素 总结 js找出两个数组中不同的元素 function getNewArr(a,b){ const arr = [...a,...b]; const newArr = arr.filter(item => { return !(a.includes(item) && b.includes(item)); }); return newArr; } console.log(ge

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素 使用场景: 已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串 使用场景太绕了, 直接举例来说吧 随便举例: 按青岛城市的城区来说, 我数据库中存储的城区是个list:['市北区', '市南区', '莱州市', '四方区']等 从其它的数据来源得到一个城区是:市北 我怎么得到与市北相似相近的市北区 解决方案: In [1]: import difflib In [2]: cityar

问题描述:一个int数组,里面数据无任何限制,要求求出所有这样的数a[i],其左边的数都小于等于它,右边的数都大于等于它.能否只用一个额外数组和少量其它空间实现.       思路:如果能用两个辅助数组,那么相对来说简单一点,可定义数组Min和数组Max,其中Min[i]表示自a[i]之后的最小值(包括a[i]),Max[i]表示自a[i]之前元素的最大值.有了这两个辅助数组后,对于a[i],如果它大于Max[i-1]并且小于Min[i+1],那么就符合要求.       但是题目要求是只用一个

本文实例讲述了Python找出list中最常出现元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设一个list中保存着各种元素,需要统计每个元素出现的个数,并打印出最常出现的前三个元素分别是什么.list如下: 复制代码 代码如下: word_list =["is","you","are","I","am","OK","is","OK","

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) >>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>&

定义:X=[1,2,3,1,4] 任务:找出元素为1的索引 Solution: # 如果直接用X.index(1),只能得到0这一个索引,而我们需要所有索引. l = len(X) zip_list = zip(*(range(l),X)) id1 = [z[0] for i,z in enumerate(zip_list) if z[1]==1] # 或者更简单的 id1 = [i for i,x in enumerate(X) if x==1] 以上这篇python找出一个列表中相同元素的多