在Python中，有一个很实用的函数叫做nonzero。它的作用是返回一个数组中非零元素的下标，可以帮助我们快速得到某个数组中非零元素出现的位置。
nonzero函数的基本用法
要使用nonzero函数，需要首先导入numpy库。然后可以使用np.nonzero()函数来进行操作。这个函数可以接收一个数组作为参数，并返回该数组中所有非零元素的下标组成的数组。例如，我们有一个一维数组：
x = np.array([0, 1, 0, 2, 3, 0])
我们可以使用nonzero来找到所有非零元素的位置，代码如下：
index = np.nonzero(x)
执行上面的代码，将会得到一个元组，包含了所有非零元素的位置，输出如下：
(array([1, 3, 4], dtype=int64),)
在这个例子中，第1、3、4个元素的下标为1、3、4，它们分别对应着值为1、2、3的非零元素。
nonzero函数在多维数组中的应用
nonzero函数同样适用于多维数组。它将会返回每个非零元素在每个轴上的下标。例如，我们有一个二维数组：
y = np.array([[0, 1, 0], [2, 3, 0]])
我们可以使用nonzero函数来找到所有非零元素的位置：
indices = np.nonzero(y)
执行上面的代码，将会得到两个数组，第一个数组记录了行下标（纵坐标），第二个数组记录了列下标（横坐标），输出如下：
(array([0, 1, 1], dtype=int64), array([1, 0, 1], dtype=int64))
在这个例子中，第0行1列、第1行0列和第1行1列的元素都是非零元素。
nonzero函数的其他应用
除了找出非零元素的位置外，nonzero函数还有其他的应用。例如，我们可以使用它来找出一个数组中大于某个阈值的元素的位置：
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
threshold = 3
indices = np.nonzero(x > threshold)
执行上面的代码，将会得到一个数组，包含了所有大于3的元素的位置，输出如下：
(array([2, 3, 4, 5], dtype=int64),)
在这个例子中，第2、3、4、5个元素的下标为2、3、4、5，它们分别对应着值为3、4、5、6的元素。
结尾
总的来说，nonzero函数是numpy库中一个非常实用的函数，它可以帮助我们方便地找出数组中非零元素的位置。使用nonzero函数可以大大提高我们对数据的处理效率，从而更好地完成数据分析和计算任务。