np.nonzero,以及np.mat()的用法

>>> x = np.array([[1,0,0], [0,2,0], [1,1,0]])
>>> x
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [1, 1, 0]])
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 1]))

>>> x[np.nonzero(x)]
array([1, 2, 1, 1])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 0],
       [2, 1])

a=np.mat([1,2,3])
# print(a)
# [[1 2 3]]
# print(type(a))
# <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
b=np.array([1,2,3])
# <class 'numpy.ndarray'>
print(type(b))
print(b)
# [1 2 3]
c=np.mat(b)
print(type(c))

d=c.A
print(d)
print(type(d))
# [[1 2 3]]
# <class 'numpy.ndarray'>
print(np.nonzero(c))
#(array([0, 0, 0], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64))

最后

以上就是负责黑猫为你收集整理的np.nonzero,以及np.mat()的用法的全部内容，希望文章能够帮你解决np.nonzero,以及np.mat()的用法所遇到的程序开发问题。

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