我就廢話不多說了，
import numpy as np
arr=np.array([0,0,2,3,0,4])
print((arr!=0).argmax(axis=0))
#2補充：python獲取二維矩陣的每一行的第乙個非零元素
"""核心函式：
array_1d!=0 ：返回乙個true/false序列
array.argmax(axis=0):返回沿axis軸的最大元素的索引，當存在多個相等的最大值時，返回第乙個最大值的索引
"""import numpy as np
array_1d = np.array([0,1,0,-1,0])
array_2d = np.array(
[[0, 1, 0, -1, 0],
[0, 0, -1, 0, 1],
[0, 1, -1, 0, 1],
[4, 0, -1, 0, 1],
[7, 16, -1, 0, 1]])
def get_first_non_zero_1d(array_1d):
first_non_zero = array_1d[(array_1d!=0).argmax(axis=0)]
return first_non_zero
"""備註：以下三個函式完全等價，個人比較喜歡最後乙個 get_first_non_zeros_2d_2，因為看著比較舒服，也可以方便地擴充套件到更多維度。
"""
def get_first_non_zeros_2d(array_2d):
first_non_zeros = np.array([get_first_non_zero_1d(array_2d[i]) for i in range(array_2d.shape[0])])
return first_non_zeros
def get_first_non_zeros_2d_1(array_2d):
first_non_zeros =
for i in range(array_2d.shape[0]):
arr = array_2d[i,:]
first_non_zero = arr[(arr!=0).argmax(
first_non_zeros.append(first_non_zero)
return np.array(first_non_zeros)
def get_first_non_zeros_2d_2(array_2d):
none_zero_index = (array_2d!=0).argmax(axis=1)
# first_non_zeros = np.array([array_2d[i,none_zero_index[i]] for i in range(array_2d.shape[0])])
first_non_zeros = array_2d[range(array_2d.shape[0]),none_zero_index]
return first_non_zeros
bylweznnv = get_first_non_zeros_2d(array_2d)
c = get_first_non_zeros_2d_1(array_2d)
d = get_first_non_zeros_2d_2(array_2d)
print(b)
print(c)
print(d)
"""列印結果：
[ 1 -1 1 4 7]
[ 1 -1 1 4 7]
[ 1 -1 1 4 7]
"""補充：[python] np.nonzero(ndarray) 返回陣列中不為0的元素的索引
函式返回值為tuple元組型別，tuple內的元素數目與ndarray維度相同。
np.www.cppcns.comnonzero(nda程式設計客棧rray)
先強調一點，陣列的索引是從0開始。
# 1維陣列
a = [0,2,3]
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([1, 2], dtype=int64),)
# 說明：索引1和索引2的位置上元素的值非零。
# 2維陣列
a = np.array([[0,0,3],[0,0,0],[0,0,9]])
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([0, 2], dtype=int64), array([2, 2], dtype=intwww.cppcns.com64))
# 說明：
# tuple的每乙個元素，從乙個維度來確定非零元素的位置。所以對於二維陣列，tuple就有兩個元素。
# tuple的元素的內容是該維度不為0的元素的位置，排列順序是陣列遍歷的順序。
# 比如確定第乙個非零元素的位置：先找tuple內的第乙個元素 array([0, 2], dtype=int64)的第乙個元素，為0，說明第乙個非零元素在第一行；
# 之後tuple內的第二個元素 array([2, 2], dtype=int64)的第乙個元素，為2，說明第乙個非零元素在第三列。
# 3維陣列
a = np.array([[[0,1],[1,0]],[[0,1],[1,0]],[[0,0],[1,0]]])
print(a)
# [[[0 1]
# [1 0]]
# # [[0 1]
# [1 0]]
# # [[0 0]
# [1 0]]]
b = np.nonzero(a)
print(b)
# (array([0, 0, 1, 1, 2], dtype=int64), array([0, 1, 0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 0, 1, 0, 0], dtype=int64))
# 說明：由於a是3維陣列，因此，索引值陣列有3個一維陣列，分別代表層、行、列。
# 查詢原理和二維陣列一致，不再贅述。
本文標題: 如何獲取numpy的第乙個非0元素索引
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