Question

我定义了一个函数，用于搜索给定二维数组 (main_array) 最小值的列和行索引。在这种情况下，main_array 的最小值为 1.1，因此索引应为 [0,2]。然后我必须使用列索引值 0 输入到另一个给定的一维数组 A_array，类似地将行索引值 2 输入另一个给定的一维数组 B_array，即我正在努力解决的部分。

以下是我目前的代码：

import numpy as np

main_array = np.array([[3.1, 2.1, 1.1],
                      [4.1, 1.6, 2.4],
                      [2.2, 3.2, 3.6],
                      [1.5, 2.5, 3.5]])

A_array = np.array([3.7, 4.7, 5.7, 6.7])
B_array = np.array([1.5, 1.8, 2.1])

def min_picks(main_array,A_array,B_array):
    min_index = np.argwhere(main_array == np.min(main_array)) #this gives [[0 2]]
    A_pick = A_array[min_index[0]]
    B_pick = B_array[min_index[-1]]
    return A_pick, B_pick

该函数应返回分配给 A_array[0] 的 A_pick 的预期答案，以及分配给 B_array[2] 的 B_pick。

Answer 1

您的数组索引不正确。请尝试以下操作：

main_array = np.array([[3.1, 2.1, 1.1],
                      [4.1, 1.6, 2.4],
                      [2.2, 3.2, 3.6],
                      [1.5, 2.5, 3.5]])

A_array = np.array([3.7, 4.7, 5.7, 6.7])
B_array = np.array([1.5, 1.8, 2.1])

def min_picks(main_array,A_array,B_array):
    min_index = np.argwhere(main_array == np.min(main_array)) #this gives [[0 2]]
    A_pick = A_array[min_index[:,0]][0]
    B_pick = B_array[min_index[:,1]][0]
    return A_pick, B_pick

>>> min_picks(main_array,A_array,B_array)
#(3.7, 2.1)

Answer 2

您可以使用 reduce 将 min_index 展平，然后从展平列表中轻松访问您需要的内容。

from functools import reduce

def min_picks(main_array,A_array,B_array):
    min_index = reduce(lambda z, y :z + y, np.argwhere(main_array == np.min(main_array)))
    A_pick = A_array[min_index[0]]
    B_pick = B_array[min_index[1]]
    return A_pick, B_pick 

print(min_picks(main_array, A_array, B_array))

这会给你：

(3.7, 2.1)

从二维到一维数组的索引值

2 个答案: