Extraindo valores diferentes de zero em uma matriz
O primeiro passo é aprender a buscar os elementos diferentes de zero em uma matriz Numpy. Para isso, podemos usar a função diferente de zero (). A função pega uma matriz de entrada e retorna os índices dos elementos diferentes de zero. Um exemplo é como mostrado:
# importar numpyO código acima retorna uma tupla de matrizes contendo os índices dos elementos diferentes de zero em cada dimensão.
Um exemplo de saída é mostrado abaixo:
(Array ([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], dtype = int64), matriz ([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype = int64) )Podemos usar a entrada desta função para determinar os valores MIN e Max usando suas respectivas funções.
Valor diferente de zero minúcia
Vamos fazer uma variedade unidimensional simples segurando os elementos como mostrado abaixo:
arr = np.Array ([0,1,2,3,0,0,4,5])Podemos usar os índices retornados da função acima para obter os valores reais. Por exemplo:
impressão (arr [np.diferente de zero (arr)])A operação acima usa indexação de matriz para obter os elementos da matriz diferente de zero.
Podemos envolver a operação acima dentro do NP.Min () função para obter o valor mínimo. Um exemplo é como mostrado:
Imprimir (NP.min (arr [np.diferente de zero (arr)]))O código acima deve retornar o valor mínimo na matriz.
Nota: Esta operação funcionará em matrizes n-dimensionais.
Valor diferente de zero max
Podemos simplesmente substituir o NP.Min () função com NP para buscar o valor máximo com NP.max ().
Um exemplo é como ilustrado no código abaixo:
Imprimir (NP.Max (ARR [NP.diferente de zero (arr)]))Fechamento
Neste tutorial, aprendemos como poderíamos usar as funções Numpy Nonos e Min para determinar o valor mínimo em uma matriz, excluindo valores zero.
Obrigado pela leitura!!