numpy.ma.MaskedArray.nonzero¶

方法

ma.MaskedArray.nonzero()[源代码]¶

返回非零的未屏蔽元素的索引。

返回数组的元组，每个维度一个，其中包含该维度中非零元素的索引。相应的非零值可通过以下方式获得：

a[a.nonzero()]

要按元素而不是维度对索引进行分组，请使用：

np.transpose(a.nonzero())

其结果始终是一个二维数组，每个非零元素都有一行。

参数

None

返回

tuple_of_arrays元组: 非零元素的索引。

参见

numpy.nonzero: 函数在darrays上运行。
flatnonzero: 返回输入数组扁平版本中非零的索引。
numpy.ndarray.nonzero: 等效Ndarray方法。
count_nonzero: 统计输入数组中非零元素的数目。

实例

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = ma.array(np.eye(3))
>>> x
masked_array(
  data=[[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]],
  mask=False,
  fill_value=1e+20)
>>> x.nonzero()
(array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))

忽略屏蔽元素。

>>> x[1, 1] = ma.masked
>>> x
masked_array(
  data=[[1.0, 0.0, 0.0],
        [0.0, --, 0.0],
        [0.0, 0.0, 1.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)
>>> x.nonzero()
(array([0, 2]), array([0, 2]))

索引也可以按元素分组。

>>> np.transpose(x.nonzero())
array([[0, 0],
       [2, 2]])

常用于 nonzero 查找条件为真的数组的索引。给定数组 a ，条件 a >3是一个布尔数组，因为false被解释为0，ma。nonzero（a>3）生成 a 如果条件是真的。

>>> a = ma.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a > 3
masked_array(
  data=[[False, False, False],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],
  mask=False,
  fill_value=True)
>>> ma.nonzero(a > 3)
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

这个 nonzero 也可以调用条件数组的方法。

>>> (a > 3).nonzero()
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

numpy.ma.MaskedArray.item numpy.ma.MaskedArray.put