深入理解Nonzero函数

小蓝 • 2024-11-29 07:59 • 编程

Nonzero函数是一种用于按照给定条件筛选出数组中非零元素的函数。它会返回给定数组的所有非零元素的下标，用于后续的操作或者统计。具体实现的代码如下：

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 0, 3, 0, 0, 7])
result = np.nonzero(arr)
print(result)

上述代码会输出一个元组，其中存储了所有非零元素的下标。比如对于上述代码中的arr，输出的结果为(array([0, 2, 5],))。

在实际开发过程中，我们经常需要对数组进行筛选，只选取其中非零的元素。这时候，我们可以利用Nonzero函数来实现。比如：

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 0, 3, 0, 0, 7])
result = arr[np.nonzero(arr)]
print(result)

上述代码中的arr会被筛选，只留下其中的非零元素。输出的结果为[1, 3, 7]。

有时候，我们需要统计一个数组中所有非零元素的个数。这时候，我们同样可以利用Nonzero函数来实现。比如：

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 0, 3, 0, 0, 7])
result = len(np.nonzero(arr)[0])
print(result)

上述代码中的arr会被统计，其中所有的非零元素的个数会被输出。输出结果为3。

非零元素的赋值也是一个常见的操作。比如，我们需要将一个数组中的所有非零元素都赋值为1。这时候，我们可以通过Nonzero函数来找到所有的非零元素，然后再进行赋值操作。代码示例如下：

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 0, 3, 0, 0, 7])
index = np.nonzero(arr)
arr[index] = 1
print(arr)

上述代码中的arr会被赋值，其中所有的非零元素都会被赋值为1。输出结果为[1, 0, 1, 0, 0, 1]。

Nonzero函数返回的是一个元组(tuple)，其中每个元素都是一个数组(array)。每个数组代表对应维度上非零元素的下标。如果数组是一维的，则此时元组中只有一个元素；如果数组是二维的，则此时元组中有两个元素，分别代表行和列上的非零元素下标。

在进行统计、筛选、赋值等操作时，需要注意返回值的顺序。因为Nonzero函数返回的是一个元组，元组中每个元素的下标都与原数组中的下标相对应。所以在进行操作时，需要注意元组中每个数组的顺序，尤其是在多维数组中。

Nonzero函数和where函数有着类似的功能，都是用于筛选出满足某种条件的元素。但是两者存在着一些区别。where函数返回的是一个坐标元组，可以用于实现数组的通用赋值操作。而Nonzero函数返回的是下标元组，只能用于索引和切片操作。另外，where函数还可以用于多个数组的条件筛选。

Nonzero函数是一个基础的Numpy函数，可以用于筛选、统计和赋值等操作。在实际开发过程中，特别是在对数组进行筛选、统计等操作时，可以用Nonzero函数来简化代码的编写，提高代码的效率。

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