如何用numpy找到最小非零元素的索引？

Question

我有一个4x1数组，我想搜索最小非零值并找到它的索引。例如：

theta = array([0,1,2,3]).reshape(4,1)

在类似的线程中建议使用nonzero（）或where（），但是当我尝试以建议的方式使用它时，它会创建一个不具有相同索引的新数组。原文：

np.argmin(theta[np.nonzero(theta)])

指数为零，显然不对。我认为这是因为它首先创建了一个非零元素的新数组。如果有重复项，我只对第一个最小值感兴趣。

Answer 1

<style name="AppTheme" parent="Base.Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar"> </style> 返回非零值的索引。在你的情况下，它返回，

np.nonzero(theta)

然后，theta [np.nonzero（theta）]返回值

[1,2,3]

当您对上一个输出执行[1,2,3]时，它将返回值np.argmin(theta[np.nonzero(theta)])的索引，该值为0。

因此，正确的方法是：

1其中i,j = np.where( theta==np.min(theta[np.nonzero(theta)]))是原始numpy数组的最小非零元素的索引

i,j或theta[i,j]会在该索引处给出相应的值。

Answer 2

我认为@Emily非常接近正确答案。你说：

  

np.argmin(theta[np.nonzero(theta)])给出的索引为零，显然不对。我认为这是因为它首先创建了一个非零元素的新数组。

最后一句是正确的=＆gt;第一个是错误的，因为它应该在新数组中给出索引。

现在让我们在旧（原始）数组中提取正确的索引：

nztheta_ind = np.nonzero(theta)
k = np.argmin(theta[nztheta_ind])
i = nztheta_ind[0][k]
j = nztheta_ind[1][k]

或：

[i[k] for i in nztheta_ind]

用于原始数组的任意维度。

Answer 3

#!/usr/bin/env python

# Solution utilizing numpy masking of zero value in array

import numpy as np
import numpy.ma as ma
a = [0,1,2,3]
a = np.array(a)

print "your array: ",a

# the non-zero minimum value
minval = np.min(ma.masked_where(a==0, a)) 
print "non-zero minimum: ",minval

# the position/index of non-zero  minimum value in the array
minvalpos = np.argmin(ma.masked_where(a==0, a))  
print "index of non-zero minimum: ", minvalpos

Answer 4

ndim解决方案

i = np.unravel_index(np.where(theta!=0, theta, theta.max()+1).argmin(), theta.shape)

说明

1. 使零为零将创建t0。还有其他方法，请参见perfplot。
2. 找到最小位置，返回平整（1D）索引。
3. unravel_index解决了此问题，尚未提出建议。

theta = np.triu(np.random.rand(4,4), 1)  # example array

t0 = np.where(theta!=0, theta, np.nan)   # 1
i0 = np.nanargmin(t0)                    # 2
i = np.unravel_index(i0, theta.shape)    # 3

print(theta, i, theta[i])                #

遮罩：i = np.unravel_index(np.ma.masked_where(a==0, a).argmin(), a.shape)
nan：i = np.unravel_index(np.nanargmin(np.where(a!=0, a, np.nan)), a.shape)
最大值：i = np.unravel_index(np.where(a!=0, a, a.max()+1).argmin(), a.shape)