Python 二维阵列上的numpy where操作

我有一个大小为571x24的numpy数组“a”，我试图在其中找到零的索引，因此我：

>>>A.shape
(571L, 24L)

import numpy as np
z1 = np.where(A==0)

z1是具有以下大小的元组：

>>> len(z1)
2
>>> len(z1[0])
29
>>> len(z1[1])
29

---

我希望创建一个与a相同大小的z1。我如何实现这一点

编辑：我想创建布尔数组z1，用于在以下情况下显示零：

>>>z1.shape
    (571L, 24L)

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您可以使用python中的等式运算符和numpy来检查这一点。例如：

>>> A = np.array([[0,2,2,1],[2,0,0,3]])
>>> A == 0
array([[ True, False, False, False],
       [False,  True,  True, False]], dtype=bool)

np.where（）

执行其他操作，请参阅。尽管如此，使用广播

np.where（）

还是可以实现这一点。见文件

>>> np.where(A == 0, True, False)
array([[ True, False, False, False],
       [False,  True,  True, False]], dtype=bool)

试试这个：

import numpy as np
myarray = np.array([[0,3,4,5],[9,4,0,4],[1,2,3,4]])
ix = np.in1d(myarray.ravel(), 0).reshape(myarray.shape)

第九章的产出：

array([[ True, False, False, False],
       [False, False,  True, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)

---

“我希望创建一个与a相同大小的z1。”-你认为

z1

是什么意思？您似乎在寻找一种不同于

np.where

提供的数据表示形式。你在寻找什么样的数据表示形式？如果我理解正确，你想找到数组中零出现的位置的索引？这不就是

z1=A==0

？