以矢量化方式获取（X，Y）坐标的min，max，argmin，argmax

Question

我有一个坐标向量列表（x，y）如下：

coord=[[3,6],
[7,9],
[14,9],
[11,8],
[3,1],
[7,14],
[19,30]
]

我想得到什么？

1. 从x坐标获取最小值然后打印给定的（x，y）向量

2. 从x坐标获取最大值然后打印给定的（x，y）向量

3. 从y coordintates获取最小值然后打印给定的（x，y）向量

4. 从y coordintates获取最大值然后打印给定的（x，y）向量

5. 从x坐标获取最小值，从y坐标获取最小值，然后打印给定的（x，y）向量（在其他术语中为最小向量）

6. 从x坐标获取最大值，从y坐标获取最大值，然后打印给定的（x，y）向量（在其他术语中为最大向量）

这样做的有效和矢量化方法是什么？

Answer 1

首先，将嵌套的list转换为NumPy数组：

coord = np.array(coord)

现在，您可以按coord[:,0]获取一维x值，并按coord[:, 1]获取y值。使用np.argmin和np.argmax函数来获取最小值/最大值的索引，您可以这样做。

xmin_index = np.argmin(coord[:, 0])
xmin_coord = coord[xmin_index]
print(xmin_coord)  # The (x,y) pair with minimum x, (3,6)

Answer 2

根据@jmd_dk提出的建议，我将其更新如下：

coord = np.array(coord)
xmin_value=np.min(coord[:,0])
min_x_vectors = coordinates[np.where(coordinates[:, 0] == xmin_value)]
minimum = np.argmin(min_x_vectors[:, 1])
x0,y0=min_x_vectors[minimum]

这会返回[3,1]而不是[3,6]