在Python数据分析中，我们经常需要从数组中筛选出非零元素。使用numpy库可以轻松实现这一目标。其中，np.nonzero()函数尤其适用于此。首先导入numpy库：import numpy as np 创建一个包含零和非零元素的数组：a = np.array([32,0,1,0])调用np.nonzero()函数，该函数返回数组中非零元素的索引：np....
python数据分析 获取数组中非零元素的索引
获取数组中非零元素的索引
在Python数据分析中，我们经常需要从数组中筛选出非零元素。
使用numpy库可以轻松实现这一目标。其中，np.nonzero()函数尤其适用于此。
首先导入numpy库：
import numpy as np
创建一个包含零和非零元素的数组：
a = np.array([32,0,1,0])
调用np.nonzero()函数，该函数返回数组中非零元素的索引：
np.nonzero(a)
结果为：
(array([0, 2], dtype=int64),)
这意味着数组a中非零元素的索引为0和2。
选项分析：
A选项正确，np.nonzero()确实用于获取数组中非零元素的索引。
B选项正确，结果正确表示了非零元素的索引。
C选项错误，结果并非为(array([1, 3], dtype=int64),)。
D选项正确，np.nonzero()不会改变原数组。
正确答案为C选项。2024-08-26
