需要优雅的numpy argmin解决方案。
在Python中,如果我想找到数组中最小值的索引,我会用y = numpy.argmin(someMat)
这行代码。
我能否以一种简单的方式找到这个矩阵中的最小值,并且这个最小值不在指定的范围内呢?
2 个回答
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我猜这就是你想要实现的效果:
对于数组的最小值索引:
>>> from numpy import *
>>> a = array( [2,3,4] )
>>> argmin(a)
0
>>> print a[argmin(a)]
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对于矩阵的最小值索引:
>>> b=array( [[6,5,4],[3,2,1]] )
>>> argmin(b)
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>>> print b[argmin(b)]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index out of bounds
用来索引的相同方法在数组上不适用。原因是,argmin(还有argmax)返回的是变量的索引——在矩阵的情况下,你需要把你的多维矩阵转换成一维的索引数组。
为了做到这一点,你需要调用 ravel
:
>>> print b
[[6 5 4]
[3 2 1]]
>>> ravel(b)
array([6, 5, 4, 3, 2, 1])
当你把 ravel 和 argmin 结合使用时,你必须这样写:
>>> print ravel(b)[argmin(b)]
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“我能否以一种简洁的方式找到这个矩阵的最小值,使其不在指定的范围内?”
如果你只关心满足某些条件的最小值,而不在乎它的位置,那么
>>> numpy.random.seed(1)
>>> m = numpy.random.randn(5.,5.)
>>> m
array([[ 1.62434536, -0.61175641, -0.52817175, -1.07296862, 0.86540763],
[-2.3015387 , 1.74481176, -0.7612069 , 0.3190391 , -0.24937038],
[ 1.46210794, -2.06014071, -0.3224172 , -0.38405435, 1.13376944],
[-1.09989127, -0.17242821, -0.87785842, 0.04221375, 0.58281521],
[-1.10061918, 1.14472371, 0.90159072, 0.50249434, 0.90085595]])
>>> m[~ ((m < 0.5) | (m > 0.8))].min()
0.50249433890186823
如果你想通过 argmin 来获取位置,那就有点复杂了,但一种方法是使用掩码数组:
>>> numpy.ma.array(m,mask=((m<0.5) | (m > 0.8))).argmin()
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>>> m.flat[23]
0.50249433890186823
注意,这里的条件是反过来的,因为掩码对于被排除的值是 True,而不是包含的值。
更新:看起来你所说的“在指定范围内”并不是指最小值不在某些边界内,而是你想根据 x,y 坐标排除矩阵中的某些部分。这里有一种方法(和之前的矩阵一样):
>>> xx, yy = numpy.indices(m.shape)
>>> points = ((xx == 0) & (yy == 0)) | ((xx > 2) & (yy < 3))
>>> points
array([[ True, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False],
[False, False, False, False, False],
[ True, True, True, False, False],
[ True, True, True, False, False]], dtype=bool)
>>> m[points]
array([ 1.62434536, -1.09989127, -0.17242821, -0.87785842, -1.10061918,
1.14472371, 0.90159072])
>>> m[points].min()
-1.1006191772129212
如果你需要位置的话,这里有对应的掩码数组变体。[编辑过,使用索引而不是 mgrid;我其实是今天在看到另一个答案时才想起来的!]
如果我还是错了 :^) 而这也不是你想要的,请编辑你的问题,提供一个 3x3 的示例,说明你期望的输入和输出。