如何在numpy数组的每一列中找到第一个非零值？

Question

假设我有一个形式为 numpy 的数组：

arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])

我想找到值不为零的第一个索引（对于每一列）的索引。

因此，在这种情况下，我希望返回以下内容：

[0,0,2]

我该怎么做？

Answer 1

首次出现的指标

在np.argmax沿该轴（此处为列的零轴）使用np.argmax可获得首个matches的索引（真值）-

(arr!=0).argmax(axis=0)

扩展到涵盖通用轴说明符，并且在沿着该轴找不到元素的非零的情况下，我们将有一个类似的实现-

def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)

注意，由于所有False值上的argmax()返回0 ，因此，如果所需的invalid_val为0 ，我们将直接使用mask.argmax(axis=axis)获得最终输出。

样品运行-

In [296]: arr    # Different from given sample for variety
Out[296]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [297]: first_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[297]: array([ 0,  1, -1])

In [298]: first_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[298]: array([ 0,  0,  1, -1])

扩展到涵盖所有比较操作

要找到第一个zeros ，只需将arr==0用作函数中的mask 。 对于等于某个特定值val第一个值，请使用arr == val ，依此类推，对于此处所有可能的comparisons情况。

---

最近一次出现的指标

要找到符合特定比较条件的最后一个，我们需要沿该轴翻转并使用使用argmax的相同思想，然后通过偏离轴长来补偿该翻转，如下所示-

def last_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    val = arr.shape[axis] - np.flip(mask, axis=axis).argmax(axis=axis) - 1
    return np.where(mask.any(axis=axis), val, invalid_val)

样品运行-

In [320]: arr
Out[320]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [321]: last_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[321]: array([ 1,  2, -1])

In [322]: last_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[322]: array([ 0,  1,  1, -1])

同样，使用相应的比较器获取mask ，然后在列出的函数中使用，可以覆盖所有可能的comparisons情况。

Answer 2

这是使用numpy.argwhere的替代方法，它返回数组的非零元素的索引：

array = np.array([0,0,0,1,2,3,0,0])

nonzero_indx = np.argwhere(array).squeeze()
start, end = (nonzero_indx[0], nonzero_indx[-1])
array[start:end]

给出：

array([1, 2])