एक अंक सरणी में शून्य के बराबर तत्वों के सूचकांकों का पता लगाएं

Question

nonzero()किसी ndarrayवस्तु में गैर-शून्य तत्वों के सूचकांकों की पहचान करने के लिए NumPy के पास कुशल कार्य / विधि है । तत्वों है कि सूचकांक प्राप्त करने के लिए सबसे कारगर तरीका क्या है ऐसा शून्य का एक मूल्य है?

Answer 1

numpy.where () मेरा पसंदीदा है।

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

Comments

मैं पायथन को याद करने की कोशिश कर रहा हूं। where()टपल क्यों लौटाता है? numpy.where(x == 0)[1]सीमा से बाहर है। सूचकांक सरणी को फिर किसके साथ जोड़ा जाता है?

— ज़ुर्बर्ब

@Zhubarb - इंडोल के अधिकांश उपयोग टपल्स हैं - np.zeros((3,))उदाहरण के लिए 3-लंबी वेक्टर बनाने के लिए। मुझे लगता है कि यह पारस को आसान बनाने के लिए है। अन्यथा np.zeros(3,0,dtype='int16')बनाम जैसी कोई चीज np.zeros(3,3,3,dtype='int16')लागू करने के लिए कष्टप्रद होगी।

— mtrw

नहीं। एस के whereटपल देता है ndarray, उनमें से प्रत्येक इनपुट के एक आयाम के अनुरूप है। इस मामले में इनपुट एक सरणी है, इसलिए आउटपुट ए है 1-tuple। यदि x एक मैट्रिक्स था, तो यह एक होगा 2-tuple, और इसी तरह

— सिप्रियन टोमोयागै

सुकुमार 1.16 के रूप में, विशेष रूप से केवल एक तर्क के साथ कॉल करने के बजाय सीधे उपयोग करने के लिए प्रलेखनnumpy.where की सिफारिश की जाती है। numpy.nonzerowhere

— जिरासिमोक

@jirassimok शून्य का पता लगाने के लिए आप नॉनज़रो का उपयोग कैसे करते हैं जैसा कि सवाल पूछता है?

— mLstudent33

Answer 2

वहाँ है np.argwhere,

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

जो सभी सूचकांकों को पंक्तियों के रूप में लौटाता है:

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

Answer 3

आप किसी भी अदिश स्थिति के लिए खोज कर सकते हैं:

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

जो हालत की बूलियन मास्क के रूप में सरणी को वापस देगा।

Comments

आप शून्य तत्वों तक पहुंचने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं:a[a==0] = epsilon

— क्वांट मेट्रोपोलिस

Answer 4

आप nonzero()इसे शर्त के बूलियन मास्क पर उपयोग करके भी उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि Falseयह भी एक प्रकार का शून्य है।

>>> 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])

यह बिल्कुल mtrwवैसे ही कर रहा है , लेकिन यह प्रश्न से अधिक संबंधित है;)

Comments

यह स्वीकृत उत्तर होना चाहिए क्योंकि यह nonzeroशर्तों की जांच करने के लिए विधि का उपयोग करने की सलाह दी जाती है ।

— sophros

Answer 5

शून्य खोजने के लिए आप numpy.nonzero का उपयोग कर सकते हैं।

>>> 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]))

Answer 6

यदि आप एक-आयामी सरणी के साथ काम कर रहे हैं, तो एक शकरकंद है:

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

Comments

यह तब तक ठीक काम करता है जब तक मेरी एक ही स्थिति है। क्या होगा यदि मैं "x == numpy.array (0,2,7)" खोजना चाहता हूं? परिणाम सरणी ([1,2,3,5,9]) होना चाहिए। लेकिन मैं यह कैसे प्राप्त कर सकता हूं?

— मूषक

आप इसके साथ कर सकते हैं:numpy.flatnonzero(numpy.logical_or(numpy.logical_or(x==0, x==2), x==7))

— डसच

Answer 7

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)

Answer 8

मैं इसे निम्नलिखित तरीके से करूंगा:

>>> 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])