0

考虑以下 ndarray a-

In [117]: a                                                                                          
Out[117]: 
array([[[nan, nan],
        [nan, nan],
        [nan, nan]],

       [[ 3., 11.],
        [ 7., 13.],
        [12., 16.]],

       [[ 0.,  4.],
        [ 6.,  1.],
        [ 5.,  8.]],

       [[17., 10.],
        [15.,  9.],
        [ 2., 14.]]])

在第一个轴上计算的最小值是 -

In [118]: np.nanmin(a, 0)                                                                            
Out[118]: 
array([[0., 4.],
       [6., 1.],
       [2., 8.]])

这是a[2]从目视检查。计算该指数的最有效方法是什么2

4

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正如@Divakar 所建议的,您可以使用np.nanargmin

import numpy as np

a = np.array([[[np.nan, np.nan],
        [np.nan, np.nan],
        [np.nan, np.nan]],

       [[ 3., 11.],
        [ 7., 13.],
        [12., 16.]],

       [[ 0.,  4.],
        [ 6.,  1.],
        [ 5.,  8.]],

       [[17., 10.],
        [15.,  9.],
        [ 2., 14.]]])
minIdx = np.nanargmin(np.sum(a,(1,2)))
minIdx
2
a[minIdx]
array([[0., 4.],
       [6., 1.],
       [5., 8.]])
于 2020-04-23T08:04:37.170 回答