Python 关于数组矩阵变换函数numpy.nonzero(),numpy.multiply()用法

1.numpy.nonzero(condition)，返回参数condition(为数组或者矩阵)中非0元素的索引所形成的ndarray数组，同时也可以返回condition中布尔值为True的值索引，其中，数值0为False,其余的都为True。

 >>>b=np.mat(np.arange(10)).T
 >>>b
 matrix([[0],
         [1],
         [2],
         [3],
         [4],
         [5],
         [6],
         [7],
         [8],
         [9]])
 >>>np.nonzero(b>2)
 (array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int64),
  array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int64))
 >>>np.nonzero((b.A>2)*(b.A<8))
  (array([3, 4, 5, 6, 7], dtype=int64), array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=int64))

 >>> x = np.eye(3)
 >>> x
 array([[ 1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  1.]])
 >>> np.nonzero(x)
 (array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))
 >>>
 >>> x[np.nonzero(x)]
 array([ 1.,  1.,  1.])
 >>> np.transpose(np.nonzero(x))
 array([[0, 0],
        [1, 1],
        [2, 2]]

其中np.nonzero((b.A>2)*(b.A<8))是返回数组b的值在范围2<b<8的索引。并且必须要求参数时数组，如果是矩阵会报错。

A common use for nonzero is to find the indices of an array, where a condition is True. Given an array a, the condition a > 3 is a boolean array and since False is interpreted as 0, np.nonzero(a > 3) yields the indices of the a where the condition is true.这个功能和numpy.where（）的一种用法一样。

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a > 3
array([[False, False, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]], dtype=bool)
>>> np.nonzero(a > 3)
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))

　　

2numpy.multiply(x1,x2)

对参数的元素进行相乘

参数:	x1, x2 : array，matrix 数组按位置相乘
返回值:	y : ndarray 对x1和x2的参数的元素进行相乘，如果是个标量则返回值是标量

 >>> np.multiply(2.0, 4.0)
 8.0
 >>>
 >>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
 >>> x2 = np.arange(3.0)
 >>> np.multiply(x1, x2)
 array([[  0.,   1.,   4.],
        [  0.,   4.,  10.],
        [  0.,   7.,  16.]])