Encuentra índices de elementos iguales a cero en una matriz NumPy

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NumPy tiene la función / método eficiente nonzero()para identificar los índices de elementos distintos de cero en un ndarrayobjeto. ¿Cuál es la forma más eficiente para obtener los índices de los elementos que hacer tener un valor de cero?

python numpy

— gotgenes
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numpy.where () es mi favorito.

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

— mtrw
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Estoy tratando de recordar Python. ¿Por qué where()devuelve una tupla? numpy.where(x == 0)[1]Está fuera de los límites. ¿a qué se acopla la matriz de índice entonces?

— Zhubarb

@Zhubarb: la mayoría de los usos de indeces son tuplas, np.zeros((3,))por ejemplo , para hacer un vector de 3 longitudes. Sospecho que esto es para facilitar el análisis de los parámetros. De lo contrario, algo como np.zeros(3,0,dtype='int16')versus np.zeros(3,3,3,dtype='int16')sería molesto de implementar.

— mtrw

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No. wheredevuelve una tupla de ndarrays, cada una de ellas correspondiente a una dimensión de la entrada. en este caso, la entrada es una matriz, por lo que la salida es a 1-tuple. Si x fuera una matriz, sería una 2-tuple, y así sucesivamente

— Ciprian Tomoiagă

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A partir de 1.16 numpy, la documentación paranumpy.where recomienda específicamente utilizar numpy.nonzerodirectamente en lugar de llamar wherecon un solo argumento.

— jirassimok

@jirassimok, ¿cómo se usa distinto de cero para encontrar ceros cuando se hace la pregunta?

— mLstudent33

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Hay np.argwhere,

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

que devuelve todos los índices encontrados como filas:

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
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Puede buscar cualquier condición escalar con:

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

Lo que devolverá la matriz como una máscara booleana de la condición.

— nate c
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1

Puede usar esto para acceder a los elementos cero:a[a==0] = epsilon

— Quant Metropolis

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También puede usarlo nonzero()al usarlo en una máscara booleana de la condición, porque Falsetambién es una especie de cero.

>>> 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])

Está haciendo exactamente lo mismo mtrw, pero está más relacionado con la pregunta;)

— Dusch
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Esta debería ser la respuesta aceptada, ya que es el uso recomendado del nonzerométodo para verificar las condiciones.

— Sophros

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Puedes usar numpy.nonzero para encontrar cero.

>>> 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
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Si está trabajando con una matriz unidimensional, hay un azúcar sintáctico:

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

— dvdvck
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Esto funciona bien siempre que tenga una sola condición. ¿Qué sucede si quiero buscar "x == numpy.array (0,2,7)"? El resultado debe ser una matriz ([1,2,3,5,9]). ¿Pero cómo puedo conseguir esto?

— MoTSCHIGGE

Puede hacer esto con:numpy.flatnonzero(numpy.logical_or(numpy.logical_or(x==0, x==2), x==7))

— Dusch

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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
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1

Lo haría de la siguiente manera:

>>> 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
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