NumPy는 Python에서 고성능의 배열 연산을 수행하는 데 사용되는 강력한 패키지입니다. 이 패키지는 배열 데이터를 다루는 다양한 함수와 메서드를 제공하며, 그 중 하나가 바로 nonzero 함수입니다. nonzero 함수는 배열에서 0이 아닌 요소의 인덱스를 반환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 배열의 비어있지 않은 요소를 식별하고, 해당 요소에 접근할 수 있습니다.

사용법

nonzero 함수는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:

numpy.nonzero(arr)

여기서 arr은 1차원 또는 다차원 배열입니다. nonzero 함수는 배열에서 0이 아닌 요소의 인덱스를 반환하는데, 반환 값은 각 차원에 해당하는 인덱스 배열의 튜플입니다. 반환된 튜플은 각 차원에서 0이 아닌 요소가 존재하는 인덱스의 배열을 가지고 있습니다.

예제

다음은 nonzero 함수를 사용한 간단한 예제입니다.

import numpy as np

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

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

위의 예제에서는 2차원 배열 arr을 생성하고, nonzero 함수를 사용하여 0이 아닌 요소의 인덱스를 찾았습니다. 실행 결과는 다음과 같습니다:

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

반환된 튜플은 (array([0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 2, 1, 0, 2]))로, 첫 번째 배열은 행 인덱스를, 두 번째 배열은 열 인덱스를 나타냅니다. 이를 통해 0이 아닌 요소의 위치를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, (0, 0), (0, 2), (1, 1), (2, 0), (2, 2)는 모두 0이 아닌 요소의 인덱스입니다.

요약

NumPy의 nonzero 함수는 배열에서 0이 아닌 요소의 인덱스를 반환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 배열에서 0이 아닌 값을 추출하고, 해당 값에 접근할 수 있습니다. nonzero 함수는 데이터 과학, 머신러닝 및 과학적 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다.