提取矩阵每一行非零下标及个数

这篇博客介绍了如何利用numpy库处理二维数据矩阵,包括数据打印、非零元素的行列索引提取以及统计每行非零元素个数的方法。通过示例展示了numpy.nonzero函数的运用,为数据分析和处理提供了基础操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

import numpy as np

 这里也可以导入表格数据

data = [[1,0,1,0,0],[0,4,0,0,4],[0,0,2,3,0]]
print(data)
output:[[1, 0, 1, 0, 0], [0, 4, 0, 0, 4], [0, 0, 2, 3, 0]]

np.nonzero这个方法可以把矩阵非零数的行、列下标提取出来

item_zero = np.nonzero(data)
print(item_zero)
output:(array([0, 0, 1, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 2, 1, 4, 2, 3], dtype=int64))

将行、列下标数据分开,用zip()函数一一对应后组成数组

item_zero = list(zip(item_zero[0], item_zero[1]))
print(item_zero)

output:[(0, 0), (0, 2), (1, 1), (1, 4), (2, 2), (2, 3)]

得到每一行非零数的个数:

d = {}
for i in item_zero:
    d[i[0]] = d.get(i[0],0) + 1
print(d)

output:{0: 2, 1: 2, 2: 2}

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

跨界科技汇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值