直接上代碼吧~
import numpy as np
a = np.array([[30,40,70],[80,20,10],[50,90,60]])
print(a)
print(np.nonzero(a))
[[30 40 70]
[80 20 10]
[50 90 60]]
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2], dtype=int64))
第一個array為x軸 第二個array為y軸
補充：【Numpy學習】python查找矩陣中不為0元素的索引（np.nonzero()）
在用矩陣分解方法做模型時，需要對模型的結果做驗證。
在驗證過程中需要mask訓練集、驗證集和測試集。
這時候就需要原矩陣S SS中不為0元素和為0元素的索引值，這個方法在matlab中是find方法，在用python實現時就需要np.nonzero()。
下面看一段代碼：
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
print(np.nonzero(a))
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]))
值得注意的是np.nonzero(a)輸出的是兩個array第一個array中的值指的是行，第二個指的是列。
如0,1表明第0行第一列的值不為0。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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