Numpy.nonzero對於值爲1或-1的行爲很奇怪

我有一個非常奇怪的問題，numpy.nonzero（）。它對於不是1或-1的值表現良好，但對於這兩個值，似乎會產生奇怪的結果。Numpy.nonzero對於值爲1或-1的行爲很奇怪

例如，

goalmat = np.matrix([[2, 0, 1], [-1, 0, -1]])

使得

matrix([[ 2, 0, 1], 
     [-1, 0, -1]])

現在，使用numpy.nonzero（goalmat == x）的只能部分：

>>> np.nonzero(goalmat == 1) 
(matrix([[0]]), matrix([[2]])) 
>>> np.nonzero(goalmat == -1) 
(matrix([[1, 1]]), matrix([[0, 2]]))

而且

>>> goalmat = np.matrix([[2, 2, 1], [-1, 1, -1]]) 
>>> goalmat 
matrix([[ 2, 2, 1], 
     [-1, 1, -1]]) 
>>> np.nonzero(goalmat == 1) 
(matrix([[0, 1]]), matrix([[2, 1]])) 
>>> np.nonzero(goalmat == -1) 
(matrix([[1, 1]]), matrix([[0, 2]]))

所以它似乎給1的正確位置，如果我要求-1 ...

我誤用/誤解numpy.nonzero（）？

來源

2016-04-15 Kora K

這看起來像正確的輸出，我...對於每一個真正的位置，你有指數爲0軸矩陣和指數的對軸1 –

矩陣你是對的> ___ <我會編輯我的問題，必須找到正確的數據。 –

對不起，我只是從shell中錯誤的測試運行，你是完全正確的。我用真正奇怪的結果解決了這個問題，至少我覺得他們很奇怪:) –

它確實工作正常，您實際上沒有使用值爲-1的nonzero()，但True和False是語句goalmat == -1的輸出。您可以檢查nonzero()結果是：

>>> index1, index2 = np.nonzero(goalmat == -1) 
>>> goalmat[index1, index2] 
matrix([[-1, -1]])

來源

2016-04-15 15:08:50 Dusch

Numpy.nonzero對於值爲1或-1的行爲很奇怪

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