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Test si le tableau numpy contient seulement des zéros

Nous initialisons un tableau numpy avec des zéros comme ci-dessous:

np.zeros((N,N+1))

Mais comment vérifier si tous les éléments d’une matrice de tableaux n * n numpy donnée sont zéro.
La méthode doit simplement renvoyer un True si toutes les valeurs sont bien nulles.

pythonnumpy
60
IUnknown

Découvrez numpy.count_nonzero .

>>> np.count_nonzero(np.eye(4))
4
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]])
5
47
Prashant Kumar

Les autres réponses publiées ici fonctionneront, mais la fonction la plus claire et la plus efficace à utiliser est numpy.any() :

>>> all_zeros = not np.any(a)

ou

>>> all_zeros = not a.any()
  • Ceci est préférable à numpy.all(a==0) car il utilise moins de RAM. (Le tableau temporaire créé par le terme a==0 n'est pas requis.)
  • En outre, il est plus rapide que numpy.count_nonzero(a) car il peut être renvoyé immédiatement lorsque le premier élément différent de zéro a été trouvé.
    • Edit: Comme @Rachel l'a souligné dans les commentaires, np.any() n'utilise plus la logique de "court-circuit", vous ne verrez donc aucun avantage en termes de vitesse pour les petits tableaux.
118
Stuart Berg

J'utiliserais np.all ici, si vous avez un tableau a:

>>> np.all(a==0)
40
J. Martinot-Lagarde

Comme le dit une autre réponse, vous pouvez tirer parti des évaluations véracité/falsification si vous savez que 0 est le seul élément falsy éventuellement présent dans votre tableau. Tous les éléments d’un tableau sont faussés s’il n’y avait pas d’éléments de vérité. *

>>> a = np.zeros(10)
>>> not np.any(a)
True

Cependant, la réponse affirmait que any était plus rapide que les autres options, en partie à cause des courts-circuits. À compter de 2018, les variables all et anyde Numpy ne court-circuitent pas. 

Si vous faites souvent ce genre de choses, il est très facile de créer vos propres versions de court-circuit en utilisant numba:

import numba as nb

# short-circuiting replacement for np.any()
@nb.jit(nopython=True)
def sc_any(array):
    for x in array.flat:
        if x:
            return True
    return False

# short-circuiting replacement for np.all()
@nb.jit(nopython=True)
def sc_all(array):
    for x in array.flat:
        if not x:
            return False
    return True

Celles-ci ont tendance à être plus rapides que les versions de Numpy, même en l'absence de court-circuit. count_nonzero est le plus lent. 

Quelques entrées pour vérifier les performances:

import numpy as np

n = 10**8
middle = n//2
all_0 = np.zeros(n, dtype=int)
all_1 = np.ones(n, dtype=int)
mid_0 = np.ones(n, dtype=int)
mid_1 = np.zeros(n, dtype=int)
np.put(mid_0, middle, 0)
np.put(mid_1, middle, 1)
# mid_0 = [1 1 1 ... 1 0 1 ... 1 1 1]
# mid_1 = [0 0 0 ... 0 1 0 ... 0 0 0]

Vérifier:

## count_nonzero
%timeit np.count_nonzero(all_0) 
# 220 ms ± 8.73 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
%timeit np.count_nonzero(all_1)
# 150 ms ± 4.56 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

### all
# np.all
%timeit np.all(all_1)
%timeit np.all(mid_0)
%timeit np.all(all_0)
# 56.8 ms ± 3.41 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 57.4 ms ± 1.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 55.9 ms ± 2.13 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# sc_all
%timeit sc_all(all_1)
%timeit sc_all(mid_0)
%timeit sc_all(all_0)
# 44.4 ms ± 2.49 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 22.7 ms ± 599 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 288 ns ± 6.36 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

### any
# np.any
%timeit np.any(all_0)
%timeit np.any(mid_1)
%timeit np.any(all_1)
# 60.7 ms ± 1.38 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 60 ms ± 287 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 57.7 ms ± 1.12 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# sc_any
%timeit sc_any(all_0)
%timeit sc_any(mid_1)
%timeit sc_any(all_1)
# 41.7 ms ± 1.24 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 22.4 ms ± 1.51 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
# 287 ns ± 12.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

* Equivalences all et any utiles:

np.all(a) == np.logical_not(np.any(np.logical_not(a)))
np.any(a) == np.logical_not(np.all(np.logical_not(a)))
not np.all(a) == np.any(np.logical_not(a))
not np.any(a) == np.all(np.logical_not(a))
0
Rachel