[教程]Python快速求出数组非零值的实用技巧

在Python中，处理数组时经常需要找出其中的非零值。这可以通过多种方式实现，但以下是一些快速且实用的技巧。1. 使用列表推导式列表推导式是Python中一种简洁且高效的方式来处理数组。以下是一个使用...

在Python中，处理数组时经常需要找出其中的非零值。这可以通过多种方式实现，但以下是一些快速且实用的技巧。

1. 使用列表推导式

列表推导式是Python中一种简洁且高效的方式来处理数组。以下是一个使用列表推导式找出数组中所有非零值的例子：

import numpy as np
# 创建一个数组
array = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4])
# 使用列表推导式找出非零值
non_zero_values = [value for value in array if value != 0]
print(non_zero_values)

这段代码会输出：[1, 2, 3, 4]

2. 使用numpy的非零函数

NumPy库提供了一个非常方便的函数numpy.nonzero，可以直接返回数组中非零元素的索引。

import numpy as np
# 创建一个数组
array = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4])
# 使用numpy的非零函数
non_zero_indices = np.nonzero(array)[0]
# 根据索引获取非零值
non_zero_values = array[non_zero_indices]
print(non_zero_values)

这段代码同样会输出：[1, 2, 3, 4]

3. 使用条件索引

另一种方法是直接使用条件索引来获取非零值。

import numpy as np
# 创建一个数组
array = np.array([0, 1, 2, 0, 3, 0, 4])
# 使用条件索引获取非零值
non_zero_values = array[array != 0]
print(non_zero_values)

这段代码同样会输出：[1, 2, 3, 4]

4. 使用pandas库

如果你正在处理的是DataFrame，Pandas库提供了一个非常方便的函数DataFrame.dropna()，可以用来去除包含零的行或列。

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({ 'A': [0, 1, 2, 0, 3, 0, 4], 'B': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
})
# 使用dropna去除包含零的行
df_non_zero = df.dropna()
print(df_non_zero)

这段代码会输出：

 A B
1 1 0
2 2 0
4 3 0
6 4 0

总结

以上是一些在Python中快速求出数组非零值的实用技巧。根据你的具体需求，你可以选择最适合你的方法。列表推导式和条件索引通常是最简单和最直接的方法，而NumPy和Pandas库提供了更高级的功能，适用于更复杂的数组处理任务。