Python中如何按指定格式打印数组非零元素的位置

给定如下NumPy数组，使用np.nonzero()识别非零元素位置时，输出是包含两个一维数组的元组，需要将其转换为每行对应一组坐标的二维数组格式：

现有代码：

import numpy as np

y=np.array([[ 0.0, -1.3e-08, 0.0 ],
            [-1.3e-08,  0.0, 1.4e-9],
            [0.0, 2.3e-7, 1.9e-6]])

Result=np.nonzero(y)
print(Result)

当前输出：

(array([0, 1, 1, 2, 2], dtype=int64), array([1, 0, 2, 1, 2], dtype=int64))

预期输出：

array([[0,1],[1,0],[1,2],[2,1],[2,2]])

解决方案 #

可以通过以下几种简单方式将输出转换为预期格式：

方法1：使用np.transpose()

直接对np.nonzero()的返回结果做转置操作：

import numpy as np

y=np.array([[ 0.0, -1.3e-08, 0.0 ],
            [-1.3e-08,  0.0, 1.4e-9],
            [0.0, 2.3e-7, 1.9e-6]])

result = np.transpose(np.nonzero(y))
print(result)

方法2：使用np.column_stack()

将np.nonzero()返回的行、列索引数组按列堆叠：

import numpy as np

y=np.array([[ 0.0, -1.3e-08, 0.0 ],
            [-1.3e-08,  0.0, 1.4e-9],
            [0.0, 2.3e-7, 1.9e-6]])

rows, cols = np.nonzero(y)
result = np.column_stack((rows, cols))
print(result)

方法3：利用数组转置属性.T

将np.nonzero()的结果转为数组后直接调用转置属性：

import numpy as np

y=np.array([[ 0.0, -1.3e-08, 0.0 ],
            [-1.3e-08,  0.0, 1.4e-9],
            [0.0, 2.3e-7, 1.9e-6]])

result = np.array(np.nonzero(y)).T
print(result)

以上三种方法的输出均与预期一致：

array([[0, 1],
       [1, 0],
       [1, 2],
       [2, 1],
       [2, 2]])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rajunarlikar123