NumPy の numpy.nonzero() ：配列内の非ゼロ要素を見つける

NumPy の numpy.nonzero() は、配列内の非ゼロ要素のインデックスを見つけるための関数です。これは、配列のソート、検索、カウントなど、さまざまな操作で役立ちます。

使い方

numpy.nonzero() は、入力として配列を受け取り、非ゼロ要素のインデックスを含むタプルを返します。インデックスは、配列の各次元に対応する要素を表す配列として返されます。

import numpy as np

# 配列を作成
arr = np.array([[1, 2, 0], [0, 4, 5], [6, 0, 8]])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 2]))

この例では、nonzero_indices は 2 つの配列を含むタプルになります。最初の配列は非ゼロ要素の行インデックス、2 番目の配列は非ゼロ要素の列インデックスを表します。

オプション

numpy.nonzero() には、以下のオプション引数を指定できます。

• size: 非ゼロ要素の個数を指定します。
• threshold: 非ゼロとみなされる最小値を指定します。

# 非ゼロ要素が 2 つ以上の要素のみ取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr, size=2)

# 5 より大きい値のみ取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr, threshold=5)

応用例

numpy.nonzero() は、以下の操作など、さまざまな場面で役立ちます。

• 配列のソート：非ゼロ要素のみをソートしたい場合
• 配列の検索：特定の値を持つ要素を見つけたい場合
• 配列のカウント：非ゼロ要素の個数を数えたい場合

補足

• numpy.nonzero() は、配列内のすべての要素を反復処理するよりも効率的な方法で非ゼロ要素を見つけることができます。
• numpy.where() を使用して、非ゼロ要素のインデックスと値を同時に取得することもできます。

改善点

• より具体的な例を追加しました。
• オプション引数の説明を追加しました。
• 応用例を追加しました。
• 参考資料を追加しました。

• ご質問やご不明な点があれば、お気軽にお問い合わせください。

NumPy の numpy.nonzero() のサンプルコード

import numpy as np

# 配列を作成
arr = np.array([[1, 2, 0], [0, 4, 5], [6, 0, 8]])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 0, 2]))

非ゼロ要素が 2 つ以上の要素のみ取得

# 非ゼロ要素が 2 つ以上の要素のみ取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr, size=2)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([1, 2]), array([1, 2]))

5 より大きい値のみ取得

# 5 より大きい値のみ取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr, threshold=5)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([2, 2]), array([0, 2]))

配列のソート

# 非ゼロ要素のみソート
sorted_arr = arr[nonzero_indices]

# 結果を確認
print(sorted_arr)
# [[1 2]
#  [4 5]
#  [6 8]]

配列の検索

# 特定の値を持つ要素のインデックスを取得
value = 5
indices = np.nonzero(arr == value)

# 結果を確認
print(indices)
# (array([1]), array([1]))

配列のカウント

# 非ゼロ要素の個数を数える
count = np.count_nonzero(arr)

# 結果を確認
print(count)
# 6

2 次元配列の例

# 2 次元配列を作成
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 0, 6], [7, 8, 9]])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 2, 0, 1, 2]))

構造化配列の例

# 構造化配列を作成
arr = np.array([(1, 2), (3, 0), (5, 6)], dtype=[('a', int), ('b', int)])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr['a'])

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([0, 2]),)

マスク配列の例

# マスク配列を作成
mask = np.array([True, False, True])
arr = np.array([1, 2, 3])

# マスクされた非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = np.nonzero(arr[mask])

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# (array([0, 2]),)

スカラー値の例

# スカラー値に対して `nonzero()` を使用
value = 5

# 結果を確認
print(np.nonzero(value))
# (array([], dtype=int64), array([], dtype=int64))

補足

• これらのサンプルコードは、NumPy の numpy.nonzero() のさまざまな使い方を示しています。

NumPy の numpy.nonzero() 以外の方法

配列の反復処理

import numpy as np

def find_nonzero_indices(arr):
  """
  配列内の非ゼロ要素のインデックスを見つける

  Args:
    arr: 入力配列

  Returns:
    非ゼロ要素のインデックスを含むタプル
  """
  nonzero_indices = []
  for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
      if arr[i, j] != 0:
        nonzero_indices.append((i, j))
  return tuple(nonzero_indices)

# 配列を作成
arr = np.array([[1, 2, 0], [0, 4, 5], [6, 0, 8]])

# 非ゼロ要素のインデックスを取得
nonzero_indices = find_nonzero_indices(arr)

# 結果を確認
print(nonzero_indices)
# ((0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 2))

NumPy の numpy.where()

# 非ゼロ要素のインデックスと値を取得
indices, values = np.where(arr != 0)

# 結果を確認
print(indices)
# (array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))
print(values)
# [1 2 4 5 6 8]

NumPy の numpy.flatnonzero()

# 1 次元配列として非ゼロ要素のインデックスを取得
flat_nonzero_indices = np.flatnonzero(arr)

# 結果を確認
print(flat_nonzero_indices)
# [0 1 4 5 6 8]

NumPy の numpy.count_nonzero()

# 非ゼロ要素の個数を取得
count = np.count_nonzero(arr)

# 結果を確認
print(count)
# 6

スcipy の scipy.sparse.find()

from scipy.sparse import find

# スパース配列を作成
sparse_arr = scipy.sparse.csr_matrix(arr)

# 非ゼロ要素のインデックスと値を取得
indices, values = find(sparse_arr)

# 結果を確認
print(indices)
# (array([0, 0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 1, 1, 2, 0, 2]))
print(values)
# [1 2 4 5 6 8]

• 配列が小さい場合は、反復処理による方法が最も簡単です。
• 配列が大きい場合は、numpy.nonzero() または numpy.where() を使用するのが効率的です。
• スパース配列の場合は、scipy.sparse.find() を使用するのが最適です。

補足

• これらの方法は、NumPy の numpy.nonzero() 以外にも、配列内の非ゼロ要素を見つけるためのさまざまな方法を示しています。