Python 由另一个数组索引的两个numpy数组的元素最小值

我有三个形状数组：

A = a = np.random.exponential(1, [10, 1000000])  # of shape (10, 1000000)
B = a = np.random.exponential(1, [10, 1000000])  # of shape (10, 1000000)

我计算了另一个数组IND[]，如下所示。IND[]的每个元素是A的最大元素的索引（一列中每10个值的最大值）

我想计算另一个数组C，它包含由IND[]的值指定的第#行A和B的元素最小值。因此，C数组的形状应该是（1000000）。我想避免循环。我尝试了以下方法，但C的值不正确

for j in range(0, A.shape[1]):    
        m  = ind[j]
        C  = minimum(A[m,:], B[m,:])  # return 1x1000000 array

很抱歉，由于阵列太大，无法发布。你可以随便拿 形状相同的数组

第一次编辑： 有人给了我正确的答案，但他删除了（不知道为什么？） 无论如何，在他删除答案之前，我复制了它。请再贴一次，这样我才能把它标对。（对他来说：为了简单起见，他采用了1100个数组）

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注意：我不擅长numpy，因此可能会有更有效的解决方案。

首先查找A和B行中的最小值：

minAB = np.min(np.minimum(A, B), axis=1)

然后使用

ind

索引此数组：

C = minAB[ind]

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我缩短了您的阵列：

a = np.random.exponential(1, [10, 100])  # of shape (10, 100)
b = np.random.exponential(1, [10, 100])
ind=np.argmax(a,axis=0)

使用该

ind

在

a

和

b

中为每列选择一行：

a_ = a[ind,np.arange(a.shape[1])]
b_ = b[ind,np.arange(a.shape[1])]

然后计算

c

：

c=np.minimum(a_, b_)

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找到了argmax，但没有找到argmin？首先按行计算A和B的最小值，并将其存储在数组中；然后使用

ind

索引该数组。您能提供2个包含5个元素的数组，并向我们展示您需要的预期输出吗？谢谢。这个问题解决得很好。如果“ind”是axis=0而不是max上的随机选择怎么办？它应该是相同的，如果

ind

>9它将抛出一个索引错误，但不，我的意思是如果我想要两个数组中随机选择的元素的索引而不是ind=np.argmax（a，axis=0），例如ind=np.argrandom（a，axis=0）（np.argrandom不存在，我只是好奇这样一个函数是否存在？）。

c=np.minimum(a_, b_)