如何检查矩阵是否包含零列？答案

【问题标题】：How to check that a matrix contains a zero column?如何检查矩阵是否包含零列？
【发布时间】：2013-04-18 20:34:56
【问题描述】：

我有一个大矩阵，我想检查它的某处是否有一列全为零。如何在 numpy 中做到这一点？

【问题讨论】：

如果有一列零，是需要列索引，还是只需要“是或否”？
@WarrenWeckesser 是或否
一个不好的方法::尝试反转它:-P（如果它有一列全为零，它是单数）
@mgilson：反转矩阵并不是“有 0 列”的好测试：例如 [[1, 1], [1, 1]] 不能反转。
@mgilson：我认为“不好的方法”意味着它效率不高，而不是它不起作用。 :)

【解决方案1】：

这是一种方法：

In [19]: a
Out[19]: 
array([[9, 4, 0, 0, 7, 2, 0, 4, 0, 1, 2],
       [0, 2, 0, 0, 0, 7, 6, 0, 6, 2, 0],
       [6, 8, 0, 4, 0, 6, 2, 0, 8, 0, 3],
       [5, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 8]])

In [20]: (~a.any(axis=0)).any()
Out[20]: True

如果您后来决定需要列索引：

In [26]: numpy.where(~a.any(axis=0))[0]
Out[26]: array([2])

【讨论】：

where 是什么？好的，它指的是numpy.where

【解决方案2】：

创建一个equals 0 掩码 (mat == 0)，并在其上沿轴运行all。

(mat == 0).all(axis=0).any()

【讨论】：

Warren Weckesser 的解决方案可能更快，因为any() 可能很早就停止检查非零行，而mat == 0 对数组的每个元素执行比较，这比较慢。
@EOL 是的，我同意。还 mat == 0 创建了一个与 mat 形状相同的临时 bool 数组，而 Warren 的 mat.any(axis=0) 只创建了一个大小为 mat.shape[1] 的临时一维数组，这是我的解决方案速度较慢的另一个原因（但可能有点对某些人来说更具可读性）。
这种方法的优点是它更容易推广到更复杂的条件。