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

Vous pouvez utiliser numpy.nonzero pour trouver le zéro.

>>> 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 2

import numpy as np
arr = np.arange(10000)
arr[8000:8900] = 0

%timeit np.where(arr == 0)[0]
%timeit np.argwhere(arr == 0)
%timeit np.nonzero(arr==0)[0]
%timeit np.flatnonzero(arr==0)
%timeit np.amin(np.extract(arr != 0, arr))

23.4 µs ± 1.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
34.5 µs ± 680 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
23.2 µs ± 447 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
27 µs ± 506 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
109 µs ± 669 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Answer 3

Je m'y prendrais de la manière suivante :

>>> 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])

Answer 4

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)