NumPy配列でゼロに等しい要素のインデックスを見つける

NumPyには、オブジェクトnonzero()内の非ゼロ要素のインデックスを識別するための効率的な関数/メソッドがありndarrayます。要素のインデックス取得するための最も効率的な方法は何でやるゼロの値を持っていますか？

numpy.where（）が私のお気に入りです。

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])
>>> numpy.where(x == 0)[0]
array([1, 3, 5])

ありますnp.argwhere、

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3], [0, 1, 0], [7, 0, 2]])
np.argwhere(arr == 0)

見つかったすべてのインデックスを行として返します。

array([[1, 0],    # Indices of the first zero
       [1, 2],    # Indices of the second zero
       [2, 1]],   # Indices of the third zero
      dtype=int64)

次のコマンドを使用して、スカラー条件を検索できます。

>>> a = np.asarray([0,1,2,3,4])
>>> a == 0 # or whatver
array([ True, False, False, False, False], dtype=bool)

これは、配列を条件のブールマスクとして返します。

nonzero()これFalseも一種のゼロなので、条件のブールマスクで使用して使用することもできます。

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])

>>> x==0
array([False, True, False, True, False, True, False, False, False, False, False], dtype=bool)

>>> numpy.nonzero(x==0)[0]
array([1, 3, 5])

mtrwの方法とまったく同じですが、質問との関連性が高くなります;）

numpy.nonzeroを使用してゼロを見つけることができます。

>>> 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]))

1次元配列で作業している場合は、構文上の砂糖があります。

>>> x = numpy.array([1,0,2,0,3,0,4,5,6,7,8])
>>> numpy.flatnonzero(x == 0)
array([1, 3, 5])

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)

私はそれを次のように行います：

>>> 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])