Bonjour à tous.
 
Assez novice dans la programmation python, je souhaite faire un calcul qui me semble "simple" :
 
J'ai 2 matrices de même taille du type
 
A = [ 0 0 0 0 0 0 0 1 2 4 8 9 0 0 0 4 5 5 6 6 0 0 0 0 ]
 
B = [ 4 7 9 9 9 4 5 6 1 2 4 8 9 5 6 6 4 5 5 6 6 1 4 7 ]
 
Je souhaite extraire de la matrice A tous les éléments différents de 0. A partir de la bibliothèque numpy, je fais C = A[A>0].
 
Et je souhaiterai dans la matrice B, récupérer l'élément situé à la même position que dans A (voir en gras).
 
J'ai tenté un D = B[A>0] mais il me semble que c'est faux.  
 
Des idées ? Merci d'avance  

Avec numpy aucune idée. Avec des arrays Python basiques je ferais du decorate-filter-undecorate:
 

A = [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 4, 8, 9, 0, 0, 0, 4, 5, 5, 6, 6, 0, 0, 0, 0 ]
B = [ 4, 7, 9, 9, 9, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 8, 9, 5, 6, 6, 4, 5, 5, 6, 6, 1, 4, 7 ] 
 
print [b for a, b in zip(A, B) if a > 0]

A = [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 4, 8, 9, 0, 0, 0, 4, 5, 5, 6, 6, 0, 0, 0, 0 ]
B = [ 4, 7, 9, 9, 9, 4, 5, 6, 1, 2, 4, 8, 9, 5, 6, 6, 4, 5, 5, 6, 6, 1, 4, 7 ] 
 
print [b for a, b in zip(A, B) if a > 0]

Merci pour ta réponse   .
 
Si je suis en multi-dimensionnel est ce que c'est toujours valable ?

Pas identiquement, les listcomps Python ne sont pas multidim. Mais si tu peux zipper et mapper des matrices avec numpy il devrait être possible de faire un truc similaire, mais je connais pas assez ce package pour te conseiller.

edit: ou alors vu que ta sortie est de toute manière linéaire, tu commences par linéariser tes matrices puis tu appliques ça.

Merci, je suis passé par là, il me semble obtenir un résultat correct