检查 numpy.nonzero 的空结果的优雅方法答案

【问题标题】：Elegant way to check empty result of numpy.nonzero检查 numpy.nonzero 的空结果的优雅方法
【发布时间】：2015-07-14 14:14:55
【问题描述】：

使用 numpy 函数numpy.nonzero，是否有一种优雅的方法来检查作为输出的元组是否为空数组？

在 MATLAB 中，这很容易

即

answer = find( matrix_a < matrix_b );
isempty(answer)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

numpythonic 的方法是直接在 ndarray 对象上使用 any/all 方法。

在您的示例中，您的代码询问：没有索引，其中 matrix_a 小于 matrix_b？

not (matrix_a < matrix_b).any()

等价地，matrix_a 的所有元素是否都大于 matrix_b 中的对应元素？

(matrix_a >= matrix_b).all()

【讨论】：

我认为你很困惑 - __builtin__.any(np.array([0])) 是假的，np.any(np.array([0])) 也是如此。应该是真的。要查看奇怪的边缘情况，请考虑使用 a = zeros((3,4)); b = zeros((3,4)); b[0,0] = 1
对不起，我确实把自己弄糊涂了。我预计np.any 是假的，我认为这是你想要的，而__builtin__.any 是真的，我认为这是错误的。但无论如何，两者都是错误的。

【解决方案2】：

对于a (10,10) 范围(100)

In [201]: np.nonzero(a>100)
Out[201]: (array([], dtype=int32), array([], dtype=int32))

nonzero 返回一个元组，每个维度都有一个数组。该元组可用于索引条件为真的所有元素。

因此，您可以通过查看其中一个数组的长度来测试“空”nonzero。

len(np.nonzero(a>98)[0])==0

布尔掩码上的any 看起来更简单，但在快速测试中，它实际上更慢。

np.any(a>98)

MATLAB“查找”返回匹配的项目。 numpy 的等价物是a[np.nonzero(a>100)]，或者直接使用布尔掩码a[a>100]。

所以我的快速isempty(find...)) 长相相似的新提名是len(a[...])==0。

【讨论】：

检查元组的第一个数组的长度是我的解决方案，但在我看来它并不优雅。这就是为什么我的问题。也感谢您测试效率。
在 MATLAB 中 isempty(find()) 比 any() 更优雅？
当然any() 非常优雅，我的意思是len(np.nonzero(a>98)[0])，...检查元组的第一个数组的长度，这就是我找到的解决方案。我很高兴这样更有效率，因为我的应用程序有很多缓慢的问题。所以我会保留它。