Python 通过numpy阵列的最小和路由

这是一个由两部分组成的问题

第1部分

给定以下Numpy数组：

foo = array([[22.5, 20. ,  0. , 20. ],
             [24. , 40. ,  0. ,  8. ],
             [ 0. ,  0. , 50. ,  9.9],
             [ 0. ,  0. ,  0. ,  9. ],
             [ 0. ,  0. ,  0. ,  2.5]])

（i）查找跨列的两个最小可能值之和（仅考虑大于零的单元格值），其中每列仅使用一行，以及（ii）跟踪该路由上访问的数组索引位置，最有效的方法是什么

例如，在上面的示例中，这将是：

索引
[0,0]、[0,1]、[2,2]、[4,3]
和
索引
[0,0]、[0,1]、[2,2]、[2,2]、[1,3]
处的最小条码=22.5+20+50+8=100.5

第二部分

与第1部分类似，但现在有一个约束条件，即
foo
（如果在解决方案中使用该行）的行和必须大于数组中的值（例如
np.array（[10,10,10,10,10,10,10]）
。换句话说
sum（行[0]）array[0]=62.5>10=True
但
sum（行）[4] ）>数组[4]=2.5>10=False

在这种情况下，结果是：
在索引
[0,0]、[0,1]、[2,2]、[2,3]、
和
在索引
[0,0]、[0,1]、[2,2]、[2,2]、[0,3]、
处的最小值=22.5+20+50+9.9=102.4
和
下一个最佳值=22.5+20+50+20=112.5

我最初的方法是找到所有可能的路径（使用
itertools
的索引组合），但这种解决方案不能很好地适用于大型矩阵（例如，
mxn=500x500
）。
我提出了一个解决方案（希望我没有误解你问题中的任何内容）

要查找索引，请执行以下操作：

np.where(foo == minimum_bar)
np.where(foo == next_best_bar)

我想出了一个解决方案（希望我没有误解你问题中的任何内容）

要查找索引，请执行以下操作：

np.where(foo == minimum_bar)
np.where(foo == next_best_bar)

第1部分很简单，您需要清楚地解释第2部分是什么，特别是什么是行总和必须大于数组中的值，如果所有值都为正，那么总和总是大于任何一个值。对于行总和，我的意思是
62.5
对于
行0
，
72
对于
行1
，
59。9
对于
第2行
，
9
对于
第3行
和
2.5
对于
第4行
。那么with必须大于数组中的值，我的意思是
sum（row[0]）>数组[0]
，
sum（row[1]）>数组[1]
等。在我的示例中，我使用了一个10个数组，这可能会让人混淆。如果数组是
np.array（[10,20,5,3,25]）
那么约束条件是
sum（row[0]）>array[0]=62.5>10=True
，
sum（row[1]）>array[1]=72>20=True
，等等。在这两种情况下，您的约束对于严格大于1的行索引都无法保持。您是否打算添加一个条件，即必须在给定行中至少选择一个元素才能包含约束，或者类似的情况？即使如此，在第2部分中的
最小条形图中，为什么会出现给定的解决方案考虑到可行，当索引为1的行中唯一的元素是8，小于10时？@fuglede感谢你的提问。不确定你第一个问题的意思。关于第二个问题，你是对的-已经修改了问题。第一部分很简单，你需要清楚地解释第二部分是什么，尤其是at的行总和必须大于数组中的值，如果所有值都为正，则总和总是大于任何一个值。对于行总和，我的意思是
62.5
对于
行0
，
72
对于
行1
，
59.9
对于
行2
，
9
对于
行3
和
2.5
对于
第4行
。那么with必须大于数组中的值，我的意思是
sum（行[0]）>数组[0]
，
sum（行[1]）>数组[1]
等。在我的示例中，我使用了一个包含所有10个的数组，这可能会让人混淆。如果数组改为
np.array（[10,20,5,3,25]）
，那么约束条件是
sum（行[0]）>数组[0]=62.5>10=True
，
sum（行[1]）>数组[1]=72>20=True
，等等。在这两种情况下，您的约束对于严格大于1的行索引都无法保持。您是否打算添加一个条件，即必须在给定行中至少选择一个元素才能包含约束，或者类似的情况？即使如此，在第2部分中的
最小条形图中，为什么会出现给定的解决方案考虑到可行，当索引为1的行中的唯一元素为8，小于10时？@fuglede感谢你的提问。不确定你的第一个问题是什么意思。关于第二个问题，你是对的-已经修改了问题。我喜欢这种方法，尽管这似乎不能完全解决手头的问题。特别是两件事：（1）你的第2部分没有解决这个问题。如果你只在最后一列中使用第二行（即，
value=8
），如果约束是
sum（row[1]）=8>10=False
，这是一个无效的解决方案（2）你寻找索引位置的方法将不起作用（我相信）如果存在具有相同值的多个索引（例如，
22.5
出现在多个地方）。我认为最初的问题措词不当。我对第2部分的意思是，行总和仅根据该路线上使用的指数计算。例如：在最小路线
22.5,20.0,50.0,8.0
中，使用的行是
0行（22.5,20）
，
第1行（8.0）
和
第2行（50.0）
。在这种情况下，第0行和第2行都可以，因为
22.5+20>10
和
50>10
但是第1行不是，因为
8I喜欢这种方法，尽管这似乎不能完全解决手头的问题。特别是两件事：（1）您的第2部分不能解决问题。假设您只在最后一列中使用第二行（即，
value=8
）这是一个
np.where(foo == minimum_bar)
np.where(foo == next_best_bar)