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python - 使用 numpy Python 获取最小索引

问题描述

我正在尝试获取函数的索引值。但我想得到最小值而不是最大值，就像 post: post一样。我试图将下面的函数转换为最小值，而不是最大值来获取索引。

最大值：

a = numpy.array([11, 2, 33, 4, 5, 68, 7])
b = numpy.array([0, 4])
min = numpy.minimum.reduceat(a,b)

索引功能

def numpy_argmin_reduceat_v2(a, b):
    n = a.min()+1  # limit-offset
    id_arr = np.zeros(a.size,dtype=int)
    id_arr[b[1:]] = 1
    shift = n*id_arr.cumsum()
    sortidx = (a+shift).argsort()
    grp_shifted_argmin = np.append(b[1:],a.size)-1
    return sortidx[grp_shifted_argmin] - b

标签： pythonarraysfunctionnumpyvector

解决方案

至少，您需要每个组中的第一项而不是最后一项。这是通过修改来完成的grp_shifted_argmin：

def numpy_argmin_reduceat_v2(a, b):
    n = a.max() + 1  # limit-offset
    id_arr = np.zeros(a.size,dtype=int)
    id_arr[b[1:]] = 1
    shift = n*id_arr.cumsum()
    sortidx = (a+shift).argsort()
    grp_shifted_argmin = b
    return sortidx[grp_shifted_argmin] - b

这会正确返回每个子列表中最小值的索引：

a = numpy.array([11, 2, 33, 4, 5, 68, 7])
b = numpy.array([0, 4])
print(numpy_argmin_reduceat_v2(a, b))
# [1 0]

print([np.argmin(a[b[0]:b[1]]), np.argmin(a[b[1]:])])
# [1, 0]

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