nonzero用法

对列表，数组和矩阵都可以使用，作用是返回一个元组，对于2维的数据a（形如:[ [],[]..... ]），则返回( array( [ ] ),  array( [ ] ) ),其中元组中第一个数组的数据表示a中的非零元素所在的行，第二个数组表示a中非零元素所在的列，如果是3维的数据（矩阵性质的只能是二维，不能是三维数组，matrix must be 2-dimensional），那元素中就有3个数组，依次类推

a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
b = nonzero(a)
print(b)
print(b[0])
print(type( b[0] ))
结果：
(array([0, 0, 1, 1, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64))
[0 0 1 1 2 2]
<class 'numpy.ndarray'>

a = array( [[0,2],[0,4],[0,6]] )   #mat也一样
b = nonzero(a)
print(b)
结果：
(array([0, 1, 2], dtype=int64), array([1, 1, 1], dtype=int64))

a = array( [ [ [0,2],[0,4],[0,6] ] ] )
b = nonzero(a)
print(b)
结果:
(array([0, 0, 0], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64), array([1, 1, 1], dtype=int64))

也可以对布尔值的列表，数组或矩阵进行操作：

from numpy import *
a = [True, False, True, False]
b = nonzero(a)
print(b)
结果
(array([0, 2], dtype=int64),)

a = array( [ [True, False, True], [True, False, True] ] )
b = nonzero(a)
print(b)
结果
(array([0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([0, 2, 0, 2], dtype=int64))