Python 从点的2D numpy数组中获取最小x和y

给定一个点的numpy 2D数组，即三维数组，其大小等于2，如何获得所有点的最小x和y坐标

示例：

array([[[ 0, 77],
        [29, 12],
        [28, 71],
        [46, 17]],
       [[45, 76],
        [33, 82],
        [14, 17],
        [ 3, 18]],
       [[99, 40],
        [96,  3],
        [74, 60],
        [ 4, 57]],
       [[67, 57],
        [23, 81],
        [12, 12],
        [45, 98]]])

minx = 0 # data[0][0][0]
miny = 3 # data[2][1][1]

第一名：

array([[[ 0, 77],
        [29, 12],
        [28, 71],
        [46, 17]],
       [[45, 76],
        [33, 82],
        [14, 17],
        [ 3, 18]],
       [[99, 40],
        [96,  3],
        [74, 60],
        [ 4, 57]],
       [[67, 57],
        [23, 81],
        [12, 12],
        [45, 98]]])

minx = 0 # data[0][0][0]
miny = 3 # data[2][1][1]

我编辑了我的原始示例，因为它是错误的

4 x 4 x 2：

秒：

array([[[ 0, 77],
        [29, 12],
        [28, 71],
        [46, 17]],
       [[45, 76],
        [33, 82],
        [14, 17],
        [ 3, 18]],
       [[99, 40],
        [96,  3],
        [74, 60],
        [ 4, 57]],
       [[67, 57],
        [23, 81],
        [12, 12],
        [45, 98]]])

minx = 0 # data[0][0][0]
miny = 3 # data[2][1][1]

现在有没有一种简单的方法来获取数据所有点的最小x和y坐标？我使用了阿明和不同的轴值，但没有任何效果

澄清：

array([[[ 0, 77],
        [29, 12],
        [28, 71],
        [46, 17]],
       [[45, 76],
        [33, 82],
        [14, 17],
        [ 3, 18]],
       [[99, 40],
        [96,  3],
        [74, 60],
        [ 4, 57]],
       [[67, 57],
        [23, 81],
        [12, 12],
        [45, 98]]])

minx = 0 # data[0][0][0]
miny = 3 # data[2][1][1]

我的阵列存储不同机器人随时间变化的位置。第一个维度是时间，第二个维度是机器人的索引。第三个维度是给定时间内机器人的x或y

---

因为我想画出它们到像素的路径，所以我需要规范化我的数据，以便点尽可能接近原点而不会变为负值。我认为从每个点减去[minx，miny]就可以了。

似乎你需要连续的min-alongaxis。第一个例子是：

minx = np.min(data[0])
miny = np.min(data[1])

>>> np.min(np.min(data, axis=1), axis=0)
array([ 0, 1])

第二项：

>>> np.min(np.min(data, axis=1), axis=0)
array([0, 3])

正如@Jamie，s

>>> np.min(data, axis=(1, 0))
array([0, 3])

---

您可以使用函数numpy.amin沿所需轴查找极小值。

alko的答案对我不适用，因此我做了以下工作：

import numpy as np

array = np.arange(15).reshape(5,3)
x,y = np.unravel_index(np.argmin(array),array.shape)

---

应该取数组切片的最小值。 假设第一个坐标是x，第二个坐标是y

minx = min(a[:,0])
miny = min(a[:,1])

>>>a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

>>> a
array([[1, 2],
   [3, 4],
   [5, 6]])

>>> min(a[:,0])
1
>>> max(a[:,0])
5
>>> max(a[:,1])
6

---

期望的输出是什么？在？？？后面的注释？？？。给定一个二维点矩阵，返回最小的x和y值。因此。。。基本上，

data

由两个2D数组组成，第一个表示所有x坐标，第二个表示所有y坐标，您想从每个数组中获取最小值吗？在这种情况下，我认为您的描述有点不一致：没有任何重要意义的是最后两个坐标，而不是前两个。我澄清了我想要的。@Reinder看起来不像您这样：）如果您将11，12替换为13，12，您希望得到什么输出？请提供更多点的样本数据，我很确定这不是问题所要求的。它需要每对的最小值，而结果与切片相同这一事实只是巧合；这是同一个函数（

np.amin是np.min

returs

True

），在numpy>1.7中，你可以执行

np.min（数据，axis=（0，1））

，并为自己留出一个中间数组。@Jaime刚刚考虑过尝试一下（从未尝试过），我最初的猜测是这个功能应该在pandas中实现：）不能在1.7中测试（手头有1.6和1.8），它在1.7中工作吗？不确定OP要求的是什么，但它回答了我的问题“如何在2D数组中找到最小元素的位置？”！