python语句test.nonzero()[1]解释

这个语句是用于获取数组中非零元素的索引。test.nonzero()返回一个元组，其中第一个元素是非零元素的行索引，第二个元素是非零元素的列索引。因此，test.nonzero()[1]返回的是非零元素的列索引。

相关问题

torch.nonzero

`torch.nonzero()` 是一个 PyTorch 中的函数，它用于返回一个张量中非零元素的索引。这个函数的使用方法如下：

torch.nonzero(input, *, out=None) -> LongTensor

其中，`input` 表示输入的张量，`out` 表示输出的张量。函数返回一个二维的张量，其中每行表示一个非零元素的索引，每列表示一个维度的索引。例如，对于一个形状为 `(3, 4)` 的张量，`torch.nonzero(tensor)` 将返回一个形状为 `(n, 2)` 的张量，其中 `n` 表示非零元素的个数，每行表示一个非零元素的索引，第一列为行索引，第二列为列索引。

下面是一个例子：

import torch

x = torch.tensor([[0, 1, 0, 0],
                  [2, 0, 0, 3],
                  [0, 0, 4, 0]])

print(torch.nonzero(x))  # 输出 tensor([[0, 1], [1, 0], [1, 3], [2, 2]])

这个例子中，输入的张量 `x` 包含了一些非零元素。`torch.nonzero(x)` 返回一个二维张量，其中每行表示一个非零元素的索引。具体来说，第一个非零元素为 `1`，位于第 `0` 行第 `1` 列，第二个非零元素为 `2`，位于第 `1` 行第 `0` 列，以此类推。因此，`torch.nonzero(x)` 返回了一个形状为 `(4, 2)` 的张量。

np.nonzero

`np.nonzero`是NumPy库中的一个函数，它返回数组中非零元素的索引。它的使用方法如下：

import numpy as np

arr = np.array([0, 2, 0, 4, 0])
result = np.nonzero(arr)

print(result)

输出：

(array([1, 3]),)

这表示在索引1和索引3处的元素是非零元素。