numpy获得所有不为0元素的索引

你可以使用`numpy.nonzero()`函数来获得所有不为0元素的索引，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([[0, 1, 0],
                [2, 0, 3],
                [0, 4, 5]])

indices = np.nonzero(arr)
print(indices)

输出：

(array([0, 1, 1, 2, 2]), array([1, 0, 2, 1, 2]))

这里，`np.nonzero(arr)`返回一个元组，其中第一个元素是所有非零元素的行号，第二个元素是所有非零元素的列号。因此，可以看到索引数组中包含了所有不为0元素的位置。

相关问题

创建一个形状为（5，5)的numpy数组，其中每个元素的值等于其所在行和列索引值之和

可以使用numpy中的meshgrid函数来生成行列索引值矩阵，然后将它们相加即可得到每个元素的值。下面是代码实现：

import numpy as np

# 生成行列索引值矩阵
x, y = np.meshgrid(np.arange(5), np.arange(5))

# 计算每个元素的值
result = x + y

print(result)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4]
 [1 2 3 4 5]
 [2 3 4 5 6]
 [3 4 5 6 7]
 [4 5 6 7 8]]

创建一个形状为（5，5）的numpy数组，其中每个元素的值等于其所在的行和列的索引之和

可以使用numpy的meshgrid函数创建行列坐标矩阵，然后将它们相加即可得到每个元素的值。以下是代码示例：

import numpy as np

# 创建行列坐标矩阵
x, y = np.meshgrid(np.arange(5), np.arange(5))

# 计算每个元素的值
arr = x + y

print(arr)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4]
 [1 2 3 4 5]
 [2 3 4 5 6]
 [3 4 5 6 7]
 [4 5 6 7 8]]

每个元素的值等于其所在的行和列的索引之和，符合要求。