为何numpy.where()返回两个数组？二维数组示例疑问

当你调用np.where(b)且只传入一个数组参数时，它的作用是返回数组中所有非零元素的索引，返回结果是一个元组，元组里的每个数组对应原数组的一个维度索引：

• 对于二维数组，第一个数组是所有非零元素的行索引，第二个数组是对应的列索引

来看你的示例：

b = np.array([[1, 2, 3, 4, 5,6], [1,0,3,0,9,6]])
f = np.where(b)

先统计数组b里的非零元素数量：

• 第一行[1,2,3,4,5,6]全是非零，共6个元素
• 第二行[1,0,3,0,9,6]里，非零元素是1、3、9、6，共4个元素
  总共6+4=10个非零元素，所以返回的两个索引数组各有10个元素：
• 行索引数组：前6个元素是0（对应第一行的所有非零元素），后4个是1（对应第二行的非零元素），即array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])
• 列索引数组：依次对应每个非零元素的列位置，第一行的列索引是0-5，第二行的非零元素列索引是0、2、4、5，即array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 2, 4, 5])

把这两个索引数组配对，比如(0,0)对应b[0][0]=1，(1,2)对应b[1][2]=3，正好能定位到所有非零元素的位置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmad