Python amin中的条件句

我有两个数组

U

和

V

，它们都是形状（f，m）。我将在下面的示例中设置f=4，m=3

我想提取

U

每列的最小值，前提是

V

中的对应值为非负，即对于第j列，我想返回

U[I，j]

的最小值，以便

V[I，j]>0

我的第一次尝试是：

import numpy as np

U = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
V = np.array([[1,-1,1],[1,1,1],[-1,-1,1],[-1,-1,1]])

mask = (V > 0)

np.amin(U[mask], axis = 0)

但是它返回1（整个数组的最小值），而不是

[1,5,3]

，这是我正在寻找的条件列最小值

似乎我的问题是，

U[mask]

变平为形状（1,7），这破坏了（4,3）结构，并使搜索列式最小值变得不可能（显然）

---

是否有一种方法可以修改此代码，以便返回所需的列式最小值？

可能不是最漂亮的解决方案，但它很有效；-）

mask=np.where（V[：，：]<0，np.inf，1）
x=np.amin（U*掩模，轴=1）

可能不是最漂亮的解决方案，但它很有效；-）

mask=np.where（V[：，：]<0，np.inf，1）
x=np.amin（U*掩模，轴=1）

这听起来像是一项任务：

---

这听起来像是一项任务：

---

您可以将

where

与

iinfo

一起使用：

np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max).min(axis=0)
# array([1, 5, 3], dtype=int64)

np.inf

不是整数，因此将强制执行不需要的向上转换

np.where(V>0, U, np.inf).min(axis=0)
# array([1., 5., 3.])

逐步：

np.iinfo(int)
# iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max)
# array([[                  1, 9223372036854775807,                   3],
#        [                  4,                   5,                   6],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                   9],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                  12]],
#       dtype=int64)

---

您可以将

where

与

iinfo

一起使用：

np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max).min(axis=0)
# array([1, 5, 3], dtype=int64)

np.inf

不是整数，因此将强制执行不需要的向上转换

np.where(V>0, U, np.inf).min(axis=0)
# array([1., 5., 3.])

逐步：

np.iinfo(int)
# iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max)
# array([[                  1, 9223372036854775807,                   3],
#        [                  4,                   5,                   6],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                   9],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                  12]],
#       dtype=int64)

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谢谢，感谢定量比较！谢谢，感谢定量比较！

np.iinfo(int)
# iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max)
# array([[                  1, 9223372036854775807,                   3],
#        [                  4,                   5,                   6],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                   9],
#        [9223372036854775807, 9223372036854775807,                  12]],
#       dtype=int64)