我有一个numpy数组A。 我想以一种有效的方式返回A中非零之前的零数，因为它在循环中。
如果A = np.array([0,1,2])，则np.nonzero(A)[0][0]返回1。但是，如果A = np.array([0,0,0])，则不起作用(在这种情况下，我希望答案3)。 而且，如果A很大，并且第一个非零在开始附近，这似乎效率很低。
相关问题：stackoverflow.com/questions/7632963/
相关票务：github.com/numpy/numpy/issues/2269
@ shx2嗯..该票证基本上在2年前就停止了，然后指向另一个在10个月前无声的票证。
这是一个迭代的Cython版本，如果这是一个严重的瓶颈，这可能是您最好的选择
# saved as file count_leading_zeros.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
DTYPE = np.int
ctypedef np.int_t DTYPE_t
@cython.boundscheck(False)
def count_leading_zeros(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=1] a):
cdef int elements = a.size
cdef int i = 0
cdef int count = 0
while i < elements:
if a[i] == 0:
count += 1
else:
return count
i += 1
return count这类似于@mtrw的答案，但以本机速度进行索引。我的Cython有点粗略，因此可能需要进一步改进。
使用几种不同的方法使用IPython快速测试一个非常有利的情况
In [1]: import numpy as np
In [2]: import pyximport; pyximport.install()
Out[2]: (None, )
In [3]: import count_leading_zeros
In [4]: %paste
def count_leading_zeros_python(x):
ctr = 0
for k in x:
if k == 0:
ctr += 1
else:
return ctr
return ctr
## -- End pasted text --
In [5]: a = np.zeros((10000000,), dtype=np.int)
In [6]: a[5] = 1
In [7]:
In [7]: %timeit np.min(np.nonzero(np.hstack((a, 1))))
10 loops, best of 3: 91.1 ms per loop
In [8]:
In [8]: %timeit np.where(a)[0][0] if np.shape(np.where(a)[0])[0] != 0 else np.shape(a)[0]
10 loops, best of 3: 107 ms per loop
In [9]:
In [9]: %timeit count_leading_zeros_python(a)
100000 loops, best of 3: 3.87 μs per loop
In [10]:
In [10]: %timeit count_leading_zeros.count_leading_zeros(a)
1000000 loops, best of 3: 489 ns per loop但是，只有在我有证据(通过探查器)证明这是一个瓶颈时，我才使用这种方法。许多事情看似效率低下，但绝对不值得您花时间去修复。
+1用于不创建临时数组
+1进行测试。 有趣的是，即使迭代次数很少，Python循环也比Cython慢10倍。 如果非零元素后来在大型阵列中，则Cython的优势将更大。
i = np.argmax(A!=0)
if i==0 and np.all(A==0): i=len(A)这应该是没有扩展的最高性能的解决方案。也可以轻松地矢量化以沿多个轴起作用。
奇怪的是，在我看来，这似乎要慢得多。 大约30毫秒。 你得到了什么？
不知道; 相较于什么？ 我希望性能与非零相似，只是我们避免构造非零输出数组。
一个有趣的比较将与代码@ Mr-E测试。
通过在数组的末尾添加一个非零数字，您仍然可以使用np.nonzero获得所需的结果。
A = np.array([0,1,2])
B = np.array([0,0,0])
np.min(np.nonzero(np.hstack((A, 1)))) # --> 1
np.min(np.nonzero(np.hstack((B, 1)))) # --> 3我很惊讶为什么没人还没有使用np.where
np.where(a)[0][0] if np.shape(np.where(a)[0])[0] != 0 else np.shape(a)[0]可以解决问题
>> a = np.array([0,1,2])
>> np.where(a)[0][0] if np.shape(np.where(a)[0])[0] != 0 else np.shape(a)[0]
... 1
>> a = np.array([0,0,0))
>> np.where(a)[0][0] if np.shape(np.where(a)[0])[0] != 0 else np.shape(a)[0]
... 3
>> a = np.array([1,2,3))
>> np.where(a)[0][0] if np.shape(np.where(a)[0])[0] != 0 else np.shape(a)[0]
... 0天真的方法有什么问题：
def countLeadingZeros(x):
""" Count number of elements up to the first non-zero element, return that count"""
ctr = 0
for k in x:
if k == 0:
ctr += 1
else: #short circuit evaluation, we found a non-zero so return immediately
return ctr
return ctr #we get here in the case that x was all zeros一旦找到非零元素，此函数即返回，因此在最坏的情况下为O(n)。您可以通过将其移植到C来使其更快，但是值得进行测试，以查看对您使用的阵列是否真的必要。
如果您不在乎速度，那么我有个小窍门：
a = np.array([0,0,1,1,1])
t = np.where(a==0,1,0)+np.append(np.where(a==0,0,1),0)[1:]
print t
[1 2 1 1 0]
np.where(t==2)
(array([1]),)
