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如何提取numpy数组的非零值

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算和数值操作。要提取NumPy数组的非零值，可以使用numpy.nonzero()函数。

numpy.nonzero()函数返回一个包含输入数组中非零元素索引的元组。该元组包含每个维度的非零元素的索引数组。

以下是使用numpy.nonzero()函数提取NumPy数组的非零值的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([0, 1, 0, 2, 3, 0, 0, 4, 0])

# 提取非零值的索引
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 打印非零值的索引
print(nonzero_indices)

输出结果为：

(array([1, 3, 4, 7]),)

在上面的示例中，输入的NumPy数组arr包含了一些非零值。np.nonzero(arr)返回一个元组，其中包含了非零值的索引数组。在这个例子中，非零值的索引为[1, 3, 4, 7]。

对于多维数组，numpy.nonzero()函数同样适用。它将返回每个维度的非零元素的索引数组。

这是一个提取多维NumPy数组非零值的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个多维NumPy数组
arr = np.array([[0, 1, 0], [2, 0, 3], [0, 4, 0]])

# 提取非零值的索引
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 打印非零值的索引
print(nonzero_indices)

输出结果为：

(array([0, 1, 1, 2]), array([1, 0, 2, 1]))

在这个示例中，输入的多维NumPy数组arr包含了一些非零值。np.nonzero(arr)返回一个元组，其中包含了每个维度的非零值的索引数组。在这个例子中，非零值的索引为([0, 1, 1, 2], [1, 0, 2, 1])，表示第一个非零值的索引为(0, 1)，第二个非零值的索引为(1, 0)，以此类推。

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