np.nonzero() का इस्तेमाल
nonzero हर उस element की positions return करता है जो zero (या False) नहीं है।
In this page:
Syntax
indices = np.nonzero(arr)np.nonzero()
np.nonzero(a) प्रति dimension एक index array वाला एक tuple return करता है, list करते हुए कहाँ non-zero elements हैं। एक comparison के साथ combine होकर यह एक condition match करने वाली positions ढूंढता है। np.argwhere coordinates की rows की तरह same information देता है।
Note:
np.count_nonzero यह count करने का एक fast तरीका है कि कितने elements non-zero हैं।
उदाहरण: np.nonzero()
import numpy as np
a = np.array([0, 3, 0, 5, 7])
print(np.nonzero(a))
print(np.count_nonzero(a))
m = np.array([[0, 1], [2, 0]])
print(np.argwhere(m))
# Output:
# (array([1, 3, 4]),)
# 3
# [[0 1]
# [1 0]]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- यह भूल जाना कि result एक tuple है
- 0 और False को non-zero treat करना
- values पर nonzero इस्तेमाल करना जब आपको values खुद चाहिए थीं
चैप्टर सारांश
- nonzero index arrays return करता है
- प्रति dimension एक array
- argwhere coordinate rows return करता है
- count_nonzero इन्हें count करता है
🔒
Chapter Quiz — Complete all 6 topics to unlock
0/6 topics done
Complete these topics first: