NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中argwhere方法的使用。

numpy.argwhere

numpy.argwhere(a)    [source]

查找按元素分组的非零数组元素的索引。

参数 :

a :array_like

输入数据。

返回值 :

index_array :(N, a.ndim) ndarray

非零元素的索引。 索引按元素分组。

 此数组将具有形状(N,a.ndim)

其中N是非零项目的数量。

Notes

np.argwhere(a)np.transpose(np.nonzero(a))几乎相同,但是会产生0D数组正确形状的结果。

argwhere的输出不适用于索引数组。 为此,请使用nonzero(a)

例子

>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.argwhere(x>1)
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 2]])

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