如何快速获取numpy数组中非零值的索引？

Question

现在，我正在编写一个函数，该函数将使用以下规则获取非零值的索引：

1. 预期结果是一个列表。 每个元素表示一个非零值连续切片的索引。 因此，对于[0,0,0,1,1,1,0,1,1,0]的列表，它应该获得列表[[3,4,5], [7,8]]
2. 列表中不同值的索引应位于单独的列表中，即对于[0,0,1,1,1,2,2,1,1,0]列表，预期结果为[[2,3,4],[5,6],[7,8]] 。

你有什么主意吗？ 先感谢您！

Answer 1

使用arr作为输入数组并具有数组列表作为输出，您可以执行以下操作-

# Store non-zero element indices
idx = np.where(arr)[0]

# Get indices where the shifts occur, i.e. positions where groups of identical 
# elements are separated. For this we perform differnetiation and look for 
# non-zero values and then get those positions. Finally, add 1 to compensate 
# for differentiation that would have decreased those shift indices by 1.
shift_idx = np.where(np.diff(arr[idx])!=0)[0]+1

# Split the non-zero indices at those shifts for final output
out = np.split(idx,shift_idx)

样本输入，输出-

In [35]: arr
Out[35]: array([0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 2, 2, 4, 3, 3, 3, 0])

In [36]: out
Out[36]: 
[array([2, 3, 4]),
 array([5, 6]),
 array([7, 8]),
 array([10, 11]),
 array([12]),
 array([13, 14, 15])]