Trouver les indices des éléments égaux à zéro dans un tableau NumPy

Question

NumPy dispose de la fonction/méthode efficace nonzero() pour identifier les indices d'éléments non nuls dans un fichier ndarray objet. Quel est le moyen le plus efficace d'obtenir les indices des éléments qui hacer ont une valeur de zéro ?

Answer 1

numpy.where() est mon préféré.

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

Answer 2

Il y a np.argwhere ,

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

qui renvoie tous les indices trouvés sous forme de lignes :

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

Vous pouvez rechercher n'importe quelle condition scalaire avec :

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

Ce qui donnera le tableau comme un masque booléen de la condition.

Answer 4

Vous pouvez également utiliser nonzero() en l'utilisant sur un masque booléen de la condition, car False est aussi une sorte de zéro.

>>> 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])

Il fait exactement la même chose que mtrw mais c'est plus en rapport avec la question ;)

Answer 5

Si vous travaillez avec un tableau unidimensionnel, il existe un sucre syntaxique :

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