如何在NumPy数组（二值图像矩阵）中定位值为0的元素的行列位置？

你的代码目前只能输出每行中0元素的列索引，但丢失了对应的行号信息，无法得到完整的(行,列)坐标。下面是两种高效的解决方法：

方法一：直接用np.where处理整个矩阵（推荐） #

这是最简洁高效的方式，np.where处理二维数组时会直接返回所有满足条件元素的行、列索引数组：

import numpy as np

array = np.array(binary_img)
# 获取所有值为0的元素的行、列索引
rows, cols = np.where(array == 0)

# 将索引配对为(行, 列)坐标列表
zero_coords = list(zip(rows, cols))

# 输出结果
for r, c in zero_coords:
    print(f"行: {r}, 列: {c}")

rows数组存储所有0元素的行下标，cols数组存储对应位置的列下标，用zip可以把两者一一配对成完整的坐标元组，方便后续使用。

方法二：带行号的循环遍历（不推荐大矩阵） #

如果一定要用循环，需要用enumerate获取每行的索引，才能把行号和列号对应起来：

import numpy as np

array = np.array(binary_img)
for row_idx, row in enumerate(array):
    # 获取当前行中0元素的列索引
    col_indices = np.where(row == 0)[0]
    for col_idx in col_indices:
        print(f"行: {row_idx}, 列: {col_idx}")

这种方法效率远低于方法一，仅适合小矩阵测试使用。

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