nonzero函数返回非零元素的目录。
返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值。
import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度。一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]), array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])) #放下来一一对应,即 #(array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]), #array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])) # (0,1) (0,2).............................. (1,6) (1,7) 坐标上的元素都是非0的 print A[x],'\n' #取出矩阵中的非零元素 #[[1 2 3 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7]] B = np.mat([[1,1,0,1,0,1,0,0,1],[0,1,1,0,0,0,1,1,1]]) print np.nonzero(B) # 与B.nonzero()等价
以上这篇浅谈python numpy中nonzero()的用法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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。