NumPy argwhere()

import numpy as np

originalArray = np.array([1, 0, 0, 4, -5])

# return the indices of elements that are not zero as a 2D array
result = np.argwhere(originalArray )

print(result)

'''
Output:  
[[0]
 [3]
 [4]]
'''

argwhere() 语法

argwhere() 的语法是：

numpy.argwhere(array)

argwhere() 参数

argwhere() 方法接受一个参数：

• array - 要查找非零索引的数组

argwhere() 返回值

argwhere() 方法返回非零元素的索引，形式为一个二维数组。

示例 1：numpy.argwhere() 与数组

import numpy as np

numberArray = np.array([1, 0, 0, 4, -5])
stringArray = np.array(['Apple', 'Ball', '', 'Dog'])

# return indices of non-zero elements in numberArray as a 2D array
numberResult = np.argwhere(numberArray)
 
# return indices of non-empty elements in stringArray as a 2D array
stringResult = np.argwhere(stringArray)

print('Array of non-empty indices in numberArray:\n', numberResult)   
print('\nArray of non-empty indices in  stringArray:\n', stringResult)    

输出

Array of non-empty indices in numberArray:
[[0]
 [3]
 [4]]

Array of non-empty indices in  stringArray:
 [[0]
 [1]
 [3]]

示例 2：numpy.argwhere() 与二维数组

import numpy as np

array = np.array([[1, 0, 3],
                              [2, 0, 0],
                              [0, 4, 5]])

# return indices of elements that are not zero
result = np.argwhere(array)

print(result)

输出

[[0 0]
 [0 2]
 [1 0]
 [2 1]
 [2 2]] 

在这里，输出以行-列格式表示非零元素的位置。

第一个非零元素是 1，在行-列格式中的索引是 [0, 0]。类似地，第二个非零元素是 3，在行-列格式中的索引是 [0, 2]，依此类推。

示例 3：numpy.argwhere() 与条件

我们还可以使用 argwhere() 来查找满足给定条件的元素的索引。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# check array elements for odd/even condition 
# return true if the array element is even
result = np.argwhere(array%2==0)

print(result)

输出

[[1]
 [3]
 [5]]

注意：要按维度（而不是按元素）对索引进行分组，可以使用 nonzero()。