【Numpy学习】python查找矩阵中不为0元素的索引（np.nonzero()）

最新推荐文章于 2022-10-03 16:57:34 发布

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本文介绍了如何在Python中使用np.nonzero()函数获取矩阵中非零元素的行和列索引，以进行模型验证时的数据划分，包括训练集、验证集和测试集的mask操作。通过实例演示了如何在矩阵`a`上应用此方法并解释输出结果。

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在用矩阵分解方法做模型时，需要对模型的结果做验证。在验证过程中需要mask训练集、验证集和测试集。这时候就需要原矩阵 $S$ 中不为0元素和为0元素的索引值，这个方法在matlab中是find方法，在用python实现时就需要np.nonzero()。下面看一段代码：

import numpy as np

a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
print(np.nonzero(a))
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]))

值得注意的是np.nonzero(a)输出的是两个array第一个array中的值指的是行，第二个指的是列。如0,1表明第0行第一列的值不为0。

参考文献

[1]https://www.runoob.com/numpy/numpy-matrix.html
[2]numpy创建矩阵常用方法
 [3]np.nonzero(ndarray) 返回数组中不为0的元素的索引

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