Python numpy 判断0 矩阵,判断某个值(a)是否在矩阵中

百度找 这个需求, 发现没有一种比较简单的解决方式;很多给的答案是要用 循环的方式解决,我觉得不好。
所以写了 一个简单的方式。

# 定义一个矩阵,判断是否是零矩阵
import numpy as np
A=np.zeros((600,600))
"""
numpy 中有个where 的功能,是发现某个值(a)得位置。如果没发现返回空矩阵
"""
#判断是否是零矩阵
if np.where(A!=0)[0].shape[0]==0:print('this is a zeros matrix')
else:print('this is not a zeros matrix')
# 定义一个矩阵,某个值是否在其中
import numpy as np
A=np.zeros((600,600))
a=1
A[300,300]=1
"""
numpy 中有个where 的功能,是发现某个值(a)得位置。如果没发现返回空矩阵
"""
#判断是否是零矩阵
if np.where(A==a)[0].shape[0]==0:print('%d is not in your matrix'%a)
else:print('the first location of value %d in your matrix is (%d,%d)'%(a,np.where(A==a)[0][0],np.where(A==a)[1][0]))

所以 这个值有几个 还需要再循环么???

np.where 是极好用的工具

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