numpy:如何在numpy数组的每一列中查找第一个非零值?

假设我有以下形式的numpy数组:

arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])

我想找到第一个索引(对于每一列)的索引,其中值非零。

因此,在这种情况下,我希望返回以下内容:

[0,0,2]

我该怎么办?

回答:

首次出现的指标

回答:

(arr!=0).argmax(axis=0)

扩展到涵盖通用轴说明符,并且在沿着该轴找不到元素的非零的情况下,我们将有一个类似的实现-

def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):

mask = arr!=0

return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)

请注意,由于argmax()所有False值都会返回0,因此如果invalid_val需要的话0,我们将直接使用生成最终输出mask.argmax(axis=axis)

样品运行-

In [296]: arr    # Different from given sample for variety

Out[296]:

array([[1, 0, 0],

[1, 1, 0],

[0, 1, 0],

[0, 0, 0]])

In [297]: first_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)

Out[297]: array([ 0, 1, -1])

In [298]: first_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)

Out[298]: array([ 0, 0, 1, -1])

为了找到第一zeros,简单地使用arr==0作为mask在功能使用。对于等于某个特定值的第一个valarr ==

valcomparisons此处对所有可能的情况使用等等。


最近一次出现的指标

要找到符合特定比较标准的最后一个,我们需要沿该轴翻转,并使用相同的用法argmax,然后通过偏离轴长来补偿该翻转,如下所示-

def last_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):

mask = arr!=0

val = arr.shape[axis] - np.flip(mask, axis=axis).argmax(axis=axis) - 1

return np.where(mask.any(axis=axis), val, invalid_val)

样品运行-

In [320]: arr

Out[320]:

array([[1, 0, 0],

[1, 1, 0],

[0, 1, 0],

[0, 0, 0]])

In [321]: last_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)

Out[321]: array([ 1, 2, -1])

In [322]: last_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)

Out[322]: array([ 0, 1, 1, -1])

同样,comparisons这里所有可能的情况都通过使用相应的比较器进行获取mask,然后在列出的函数中使用来覆盖。

以上是 numpy:如何在numpy数组的每一列中查找第一个非零值? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/430925.html

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