numpy：如何获取属性为真的最小索引

Question

我有一个一维的numpy数组。我想获得一个属性正确的最大和最小索引。

例如

A = np.array([0, 3, 2, 4, 3, 6, 1, 0])

，我想知道A的值大于或等于4的最小索引。

我能做

i = 0
while A[i] < 4:
    i += 1
print("smallest index", i)

i = -1
while A[i] <4:
    i -= 1
print("largest index", len(A)+i)

有更好的方法吗？

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如this answer中的建议

np.argmax(A>=4)

返回3，它确实是最小的索引。但这并没有给我最大的索引。

Answer 1

您可以尝试类似的方法。根据评论，如果A是。

A = np.array([0, 3, 2, 4, 3, 6, 1, 4])

idx_values = np.where(A >= 4)[0]
min_idx, max_idx = idx_values[[0, -1]]

print(idx_values)
# array([3, 5, 7], dtype=int64)

idx_values返回满足您条件的所有索引值。然后，您可以访问最小和最大的索引位置。

print(min_idx, max_idx)
# (3, 7)