Python 3.x 如何在numpy中检索元组中的数组元素

Python 3.x 如何在numpy中检索元组中的数组元素,python-3.x,numpy,multidimensional-array,Python 3.x,Numpy,Multidimensional Array,当我使用numpy.nonzero()时,例如numpy.nonzero(bool_行),其中bool_行是包含布尔值的系列。它返回一个元组,其中只包含一个数组。我想检索数组中的元素并将它们放入列表中。如何做到这一点?索引时,元组与实际值相同,例如 x[1,2] x[(1,2)] idx = (1,2); x[idx] 因此,在您的例子中,非零的结果可以直接用作索引元组 In [566]: x=np.arange(10,20) In [567]: idx = np.nonzero(x%2)

当我使用
numpy.nonzero()
时,例如
numpy.nonzero(bool_行)
,其中
bool_行
是包含
布尔值的
系列。它返回一个元组,其中只包含一个数组。我想检索数组中的元素并将它们放入列表中。如何做到这一点?

索引时,元组与实际值相同,例如

x[1,2]
x[(1,2)]
idx = (1,2); x[idx]
因此,在您的例子中,
非零的结果可以直接用作索引元组

In [566]: x=np.arange(10,20)

In [567]: idx = np.nonzero(x%2)

In [568]: idx
Out[568]: (array([1, 3, 5, 7, 9], dtype=int32),)

In [569]: x[idx]
Out[569]: array([11, 13, 15, 17, 19])
非零文件

对应的非零 值可以通过以下方式获得:


如果需要列表而不是数组,则必须添加
.tolist()
方法。

索引时,元组与实际值相同,例如

x[1,2]
x[(1,2)]
idx = (1,2); x[idx]
因此,在您的例子中,
非零的结果可以直接用作索引元组

In [566]: x=np.arange(10,20)

In [567]: idx = np.nonzero(x%2)

In [568]: idx
Out[568]: (array([1, 3, 5, 7, 9], dtype=int32),)

In [569]: x[idx]
Out[569]: array([11, 13, 15, 17, 19])
非零文件

对应的非零 值可以通过以下方式获得:

如果需要列表而不是数组,则必须添加
.tolist()
方法