Python Numpy：如何在Numpy数组的每一列中找到第一个非零值？

假设我有一个如下形式的numpy数组：

arr=numpy.array([[1,1,0],[1,1,0],[0,0,1],[0,0,0]])

我想找到第一个索引的索引（对于每一列），其中的值是非零的

因此，在本例中，我希望返回以下内容：

[0,0,2]

如何进行此操作？

首次出现的索引 在非零掩码上沿该轴（此处列的第零轴）使用，以获得第一个

匹配项的索引（真值）-

扩展到涵盖通用轴说明符，并且对于元素在该轴上找不到非零的情况，我们将有一个这样的实现-

def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)

请注意，由于所有
False
值上的
argmax（）
返回
0
，因此如果需要
无效值
0
，我们将直接使用
mask.argmax（axis=axis）
获得最终输出

样本运行-

In [296]: arr    # Different from given sample for variety
Out[296]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [297]: first_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[297]: array([ 0,  1, -1])

In [298]: first_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[298]: array([ 0,  0,  1, -1])

In [320]: arr
Out[320]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [321]: last_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[321]: array([ 1,  2, -1])

In [322]: last_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[322]: array([ 0,  1,  1, -1])

扩展以覆盖所有比较操作

要查找第一个
零
，只需在函数中使用
arr==0
作为
mask
。对于第一个值等于某个特定值的值
val
，在所有可能的情况下使用
arr==val
，依此类推


上次事件索引
要找到与特定比较标准匹配的最后一个，我们需要沿该轴翻转，并使用相同的想法使用
argmax
，然后通过偏移轴长度来补偿翻转，如下所示-

def last_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr!=0
    val = arr.shape[axis] - np.flip(mask, axis=axis).argmax(axis=axis) - 1
    return np.where(mask.any(axis=axis), val, invalid_val)

样本运行-

In [296]: arr    # Different from given sample for variety
Out[296]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [297]: first_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[297]: array([ 0,  1, -1])

In [298]: first_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[298]: array([ 0,  0,  1, -1])

In [320]: arr
Out[320]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])

In [321]: last_nonzero(arr, axis=0, invalid_val=-1)
Out[321]: array([ 1,  2, -1])

In [322]: last_nonzero(arr, axis=1, invalid_val=-1)
Out[322]: array([ 0,  1,  1, -1])

同样，通过使用相应的比较器获取
掩码
，然后在列出的函数中使用，可以涵盖所有可能的情况