有一些相关的方法,分为两个阵营。您可以通过计算单个布尔数组和^{}来使用向量化方法。或者,您可以通过for循环或带有生成器表达式的0元素计算第一行的索引。在

为了提高性能,我建议您将^{}与手动for循环一起使用。这里有一个例子,但请参见下面的基准测试,以获得更有效的变体:from numba import jit

@jit(nopython=True)

def trim_enum_nb(A):

for idx in range(A.shape[0]):

if (A[idx]==0).all():

break

return A[:idx]

绩效基准

^{pr2}$

测试代码

设置import numpy as np

from numba import jit

np.random.seed(0)

n = 120000

k = 1500

A = np.random.randint(1, 10, (n, 3))

A[k:, :] = 0

功能def trim_enum_loop(A):

for idx, row in enumerate(A):

if (row==0).all():

break

return A[:idx]

@jit(nopython=True)

def trim_enum_nb(A):

for idx in range(A.shape[0]):

if (A[idx]==0).all():

break

python 如何去掉数组中的0元素_从数组中删除所有零相关推荐

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