我有一个大的 numpy 矩阵 M。矩阵的某些行的所有元素都为零，我需要获取这些行的索引。我正在考虑的幼稚方法是遍历矩阵中的每一行，然后检查每个元素。
使用 numpy 完成此任务有什么更好更快的方法？
最佳答案
这是一种方法。我假设已经使用 import numpy as np 导入了 numpy。
In [20]: a
Out[20]:
array([[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 0, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 0]])
In [21]: np.where(~a.any(axis=1))[0]
Out[21]: array([2, 4])
这个答案略有不同:How to check that a matrix contains a zero column?
这是怎么回事:
如果数组中的任何值是“真”，则 any 方法返回 True。非零数被认为是真，0 被认为是假。通过使用参数 axis=1，该方法应用于每一行。对于示例 a，我们有:
In [32]: a.any(axis=1)
Out[32]: array([ True, True, False, True, False], dtype=bool)
所以每个值表示对应的行是否包含非零值。 ~ 运算符是二进制“非”或补码:
In [33]: ~a.any(axis=1)
Out[33]: array([False, False, True, False, True], dtype=bool)
(给出相同结果的替代表达式是 (a == 0).all(axis=1)。)
要获取行索引，我们使用 where 函数。它返回其参数为 True 的索引:
In [34]: np.where(~a.any(axis=1))
Out[34]: (array([2, 4]),)
请注意，where 返回一个包含单个数组的元组。 where 适用于 n 维数组，因此它总是返回一个元组。我们想要那个元组中的单个数组。
In [35]: np.where(~a.any(axis=1))[0]
Out[35]: array([2, 4])
关于python - 用numpy查找矩阵中哪些行的所有元素都为零，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23726026/
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