J'ai un tableau NUMPY comme ci-dessous, et j'aimerais créer une nouvelle matrice numpy qui a une ligne qui a la valeur minimale dans la dernière colonne qui est élément de Je sais que nous pouvons utiliser dans une matrice multidimensionnelle, telle que Ma question est l'une d'entre elles. Fabriquez une nouvelle matrice numpie uniquement avec la ligne qui a la valeur minimale dans la dernière colonne.
Supprimez toutes les lignes, à l'exception de la ligne qui a la valeur minimale dans la dernière colonne.
xx [:, 4] . np.min (xx [:, 4]) pour obtenir 3.33260017e-01 dans le dernière colonne.
Cependant, j'ai besoin d'extraire toutes les valeurs de la ligne correspondante, qui sera celle-ci [3.54827629E-01 -1.88511194E + 00 4.70728062E-01 1.95791971E-01 3.33260017E-01] . xx.shape = (1000,4) , comment puis-je obtenir les emplacements des éléments de la valeur minimale?
3 Réponses :
Vous êtes presque là, vous voulez np.where
np.argmin (xx, axis = -2) : plus concis et moins de calcul.
Besoin de passer à: idx = np.where (xx [:, 4] == np.min (xx [:, 4]))
Ah, tu as raison, mon test j'ai utilisé -1 là-bas, je ne sais pas comment j'ai converti en zéro ici ...
une solution: solution pure numpy:
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Merci @aaron. Réparera.
@Kris Votre réponse a été très utile! et ça a fonctionné! Merci!
argmin code> vous donnera l'index dans lequel la valeur minimale est. >>> xx=np.array([[2,1,3],[1,0,2],[3,3,1]])
>>> xx
array([[2, 1, 3],
[1, 0, 2],
[3, 3, 1]])
>>> column = 1
>>> i = xx[:,column].argmin()
1
>>> xx[i,:] # get the row where column 1 has the minimum
array([1, 0, 2])
Cela fait plus de travail que nécessaire, il vous suffit de faire argmin sur la colonne correspondante ( xx [xx [: i] .argmin ()] ).
xx [xx [:, -1] .argmin ()] ?