Python实现NumPy数组全零行查找删除并记录对应行索引

你可以按以下步骤实现需求，代码可直接运行得到你给出的期望结果：

• 逐行扫描数组，标记所有元素全为0的行
• 提取全零行对应的索引，合并到原有索引列表后按升序整理
• 用反向掩码过滤数组，删除所有标记的全零行

import numpy as np

# 原始输入
A=np.array([[ 0.00000000e+00,  3.57765318e-08,  0.00000000e+00,
         1.74215085e-07,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00],
       [-1.06733099e-07,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00,  3.50573100e-08,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00],
       [ 0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00],
       [-1.78530448e-07,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00,  1.61650808e-08,  9.06895783e-08,
         0.00000000e+00],
       [ 0.00000000e+00, -4.46583743e-08,  0.00000000e+00,
        -5.99482549e-08,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         1.04606629e-07],
       [ 0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
        -9.64183682e-08,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         9.64183682e-08],
       [ 0.00000000e+00,  0.00000000e+00,  0.00000000e+00,
         0.00000000e+00, -1.25633650e-07, -4.03926936e-07,
         0.00000000e+00]])
B = [5,8]

# 生成全零行掩码：逐行判断是否所有元素为0
zero_row_mask = (A == 0).all(axis=1)
# 提取全零行索引，和原有B合并后升序排列，匹配期望输出格式
zero_row_indices = np.where(zero_row_mask)[0].tolist()
B = sorted(zero_row_indices + B)
# 过滤删除全零行
A = A[~zero_row_mask]

运行代码后得到的结果和预期完全一致：

• 处理后的A为6行数组，原索引为2的全零行被成功移除
• 索引列表B输出为[2,5,8]

注意：如果数组是数值计算得到的，浮点数可能存在精度误差，不会严格等于0，此时可以把判断条件替换为np.isclose(A, 0).all(axis=1)，避免把极小的计算残差误判为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wiz123