Numpy no cero min
Extraer valores no cero en una matriz
El primer paso es aprender a buscar los elementos distintos de cero en una matriz numpy. Para eso, podemos usar la función no cero (). La función toma una matriz de entrada y devuelve los índices de los elementos distintos de cero. Un ejemplo es como se muestra:
# Importar Numpyimportar numpy como np
arr = np.Array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])
Imprimir (NP.distinto de cero (arr))
El código anterior devuelve una tupla de matrices que contienen los índices de los elementos distintos de cero en cada dimensión.
A continuación se muestra una salida de ejemplo:
(Array ([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], dtype = int64), Array ([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype = int64) )Podemos usar la entrada de esta función para determinar los valores MIN y MAX utilizando sus respectivas funciones.
Numpy Min no distinta del valor cero
Tomemos una matriz unidimensional simple que contiene los elementos como se muestra a continuación:
arr = np.Array ([0,1,2,3,0,0,4,5])Podemos usar los índices devueltos de la función anterior para obtener los valores reales. Por ejemplo:
Imprimir (ARR [NP.distinto de cero (arr)])La operación anterior utiliza la indexación de matriz para obtener los elementos de matriz distintos de cero.
Podemos envolver la operación anterior dentro del NP.Min () función para obtener el valor min. Un ejemplo es como se muestra:
Imprimir (NP.min (arr [np.distinto de cero (arr)]))El código anterior debe devolver el valor mínimo en la matriz.
Nota: Esta operación funcionará en matrices N-dimensionales.
Numpy Max No Zero Value
Simplemente podemos reemplazar el NP.Min () función con NP para obtener el valor máximo con NP.max ().
Un ejemplo es como se ilustra en el código a continuación:
Imprimir (NP.max (arr [np.distinto de cero (arr)]))Clausura
En este tutorial, aprendimos cómo podríamos usar las funciones numpy distintas de cero y min para determinar el valor mínimo en una matriz, excluyendo cero valores.
Gracias por leer!!