在Python中查找numpy数组（或元组）中不包含零的最小/最大值

Question

我有一个数组，这个数组里的有效值都不是零（可以是正数也可以是负数）。我想在这个数组中找到最小值和最大值，但不想把零算进去。比如说，如果数组里的数字全是负数，零就会造成麻烦。

Answer 1

这里有另一种我觉得更容易记住的遮罩方法（虽然它会复制数组）。对于这个例子，它是这样的：

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1.0, 0.0, 2.0])
>>> ma = a[a != 0]
>>> ma.max()
2.0
>>> ma.min()
1.0
>>> 

这个方法可以推广到其他表达式，比如 a > 0、numpy.isnan(a) 等等。你还可以用标准运算符来组合这些遮罩（+ 表示“或”，* 表示“与”，- 表示“非”），例如：

# Identify elements that are outside interpolation domain or NaN
outside = (xi < x[0]) + (eta < y[0]) + (xi > x[-1]) + (eta > y[-1])
outside += numpy.isnan(xi) + numpy.isnan(eta)
inside = -outside
xi = xi[inside]
eta = eta[inside]

Answer 2

如果你可以在数组中选择一个“无效”的值，最好用 nan 来代替 0：

>>> a = numpy.array([1.0, numpy.nan, 2.0])
>>> numpy.nanmax(a)
2.0
>>> numpy.nanmin(a)
1.0

如果这样做不行，你可以使用数组掩码：

>>> a = numpy.array([1.0, 0.0, 2.0])
>>> masked_a = numpy.ma.masked_equal(a, 0.0, copy=False)
>>> masked_a.max()
2.0
>>> masked_a.min()
1.0

跟 Josh 的高级索引方法 相比，这种方法的好处是避免了创建数组的副本。

Answer 3

这样写怎么样：

import numpy as np
minval = np.min(a[np.nonzero(a)])
maxval = np.max(a[np.nonzero(a)])

这里的 a 就是你的数组。