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Finden Sie Indizes von Elementen gleich Null in einem NumPy-Array

NumPy verfügt über die effiziente Funktion/Methode nonzero() , um die Indizes von Nicht-Null-Elementen in einem ndarray-Objekt zu identifizieren. Was ist der effizienteste Weg, um die Indizes der Elemente zu erhalten, für die do einen Wert von Null hat?

pythonnumpy
102
gotgenes

numpy.where () ist mein Favorit.

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])
>>> numpy.where(x == 0)[0]
array([1, 3, 5])
169
mtrw

Sie können nach jeder Skalarbedingung suchen mit:

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

Dadurch wird das Array als boolesche Maske der Bedingung zurückgegeben.

19
nate c

Es gibt np.argwhere ,

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

die alle gefundenen Indizes als Zeilen zurückgibt:

array([[1, 0],    # Indices of the first zero
       [1, 2],    # Indices of the second zero
       [2, 1]],   # Indices of the third zero
      dtype=int64)
17
MSeifert

Sie können auch nonzero() verwenden, indem Sie es auf einer booleschen Maske der Bedingung verwenden, da False auch eine Art Null ist.

>>> 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])

Es macht genau das gleiche wie mtrw, aber es hat mehr mit der Frage zu tun;)

10
Dusch

Wenn Sie mit einem eindimensionalen Array arbeiten, gibt es einen syntaktischen Zucker:

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

Ich würde es folgendermaßen machen:

>>> 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])
1
Jeril

Sie können numpy.nonzero verwenden, um Null zu finden.

>>> 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]))
0
chmnsk