MATLAB代码的Python替代方案'；最小值（Ar_1（Ar_1~=0））&x27；

我希望在python中以最小的复杂性获得与MATLAB中的

min（Ar（Ar~=0））

相同的结果，其中

Ar

是一个2D numpy数组

对于那些不熟悉MATLAB的人来说，

~=

意味着

=或不等于

python中是否有返回元素索引的函数：

1。其值满足条件（在本例中为！=0的元素）

2.
哪个可以直接用作另一个数组的列表索引输入？（As
（Ar~=0）
的结果被用作这样的输入
Ar（Ar~=0）

这里，
Ar~=0
被用作列表索引输入，就像这样
Ar（Ar~=0）
，然后求出数组的min
Ar（Ar~=0）
。换句话说，数组的最小值被求出，不包括值为0的元素。
numpython数组a的语法是：

A[A!=0].min()

您还可以设置数组元素：

B = A.copy()
B[A==0] = A[A!=0].min()

正如设置截断的示例一样，numpy数组的python语法是：

A[A!=0].min()

您还可以设置数组元素：

B = A.copy()
B[A==0] = A[A!=0].min()

就像一个设置截止点的例子一样
是的，这很有效。真不敢相信它这么简单！谢谢伙计：D虽然，
B[a==0]=a[！=0]。min（）
似乎不起作用。不过我理解它背后的逻辑。你能解释一下这条线到底在做什么吗？两边数组的大小相同或相同是很重要的（就像在示例中一样）右边是一个scalarYes，这是有效的。真不敢相信它这么简单！谢谢mate:D，虽然，
B[a==0]=a[！=0]。min（）
似乎不起作用。不过我理解它背后的逻辑。你能解释一下这条线到底在做什么吗？两边的数组大小相同或相同很重要（如expample中所示）右侧是标量