np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置（数组索引）的函数。一般来说，通过help（np.nonzero）能够查看到该函数的解析与例程。但是，由于例程为英文缩写，阅读起来还是很费劲，因此，本文将其英文解释翻译成中文，便于理解。 [b]解释[/b] [b]nonzero(a) [/b] 返回数组a中非零元素的索引值数组。 [b]（1）[/b]只有a中非零元素才会有索引值，那些零值元素没有索引值； [b]（2）[/b]返回的索引值数组是一个2维tuple数组，该tuple数组中包含一维的array数组。其中，一维array向量的个数与a的维数是一致的。 [b]（3）[/b]索引值数组的每一个array均是从一个维度上来描述其索引值。比如，如果a是一个二维数组，则索引值数组有两个array，第一个array从行维度来描述索引值；第二个array从列维度来描述索引值。 [b]（4）[/b] 该np.transpose(np.nonzero(x)) 函数能够描述出每一个非零元素在不同维度的索引值。 [b]（5）[/b]通过a[nonzero(a)]得到所有a中的非零值 #a是1维数组 a = [0,2,3] b = np.nonzero(a) print(np.array(b).ndim) print(b) [b]结果： [/b]2 (array([1, 2], dtype=int64),) 说明：索引1和索引2的位置上元素的值非零。 #a是2维数组 a = np.array([[0,0,3],[0,0,0],[0,0,9]]) b = np.nonzero(a) print(np.array(b).ndim) print(b) print(np.transpose(np.nonzero(a))) [b]结果： [/b]2 (array([0, 2], dtype=int64), array([2, 2], dtype=int64)) [[0 2]  [2 2]] [b]说明：[/b] [b]（1）[/b]a中有2个非零元素，因此，索引值tuple中array的长度为2。因为，只有非零元素才有索引值。 [b]（2）[/b]索引值数组是2 维的。实际上，无论a的维度是多少，索引值数组一定是2维的tuple，但是tuple中的一维array个数和a的维数一致。 [b]（3）[/b]第1个array([0, 2])是从row值上对3和9进行的描述。第2个array([2, 2])是从col值上对3和9的描述。这样，从行和列上两个维度上各用一个数组来描述非零索引值。 [b]（4）[/b]通过调用np.transpose()函数，得出3的索引值是[0 2]，即第0行，第2列。 #a是3维数组 a = np.array([[[0,0],[1,0]],[[0,0],[1,0]],[[0,0],[1,0]]]) b = np.nonzero(a) print(np.array(b).ndim) print(b) [b]结果： [/b] 2 (array([0, 1, 2], dtype=int64), array([1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 0, 0], dtype=int64)) 说明：由于a是3维数组，因此，索引值数组有3个一维数组。 [b]注：数组索引值从0开始。 [/b] 以上这篇关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程素材网。