Python 在数组中查找行的最小或最大和

如何快速找到数组中一行元素的最小和或最大和

例如：

1, 2
3, 4
5, 6
7, 8

最小和为第0行（1+2），最大和为第3行（7+8）

---

您可以使用

np.argmin

和

np.sum

执行此操作：

array_minimum_index = np.argmin([np.sum(x, axis=1) for x in mat])
array_maximum_index = np.argmax([np.sum(x, axis=1) for x in mat])

对于您的数组，这将导致

array\u minimum\u index=0

和

array\u maximum\u index=7

，因为这些索引的总和是

-1404.55157

和

5566.0

要简单地打印最小和最大总和的值，可以执行以下操作：

array_sum_min = min([np.sum(x,axis=1) for x in mat])
array_sum_max = max([np.sum(x,axis=1) for x in mat])

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假设x是4,2数组，则使用np.sum跨行求和，然后.min（）返回数组的最小值，.max（）返回本机Python中的最大值，

min

和

max

具有关键函数：

>>> LoT=[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]
>>> min(LoT, key=sum)
(1, 2)
>>> max(LoT, key=sum)
(7, 8)

如果需要Python中第一个最小值或最大值的索引，可以执行以下操作：

>>> min(((i, t) for i, t in enumerate(LoT)), key=lambda (i,x): sum(x))
(0, (1, 2))

然后把那个元组剥开，得到你想要的。您也可以在numpy中使用它，但性能成本（对我来说）未知

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在numpy中，您可以执行以下操作：

>>> a=np.array(LoT)
>>> a[a.sum(axis=1).argmin()]
array([1, 2])
>>> a[a.sum(axis=1).argmax()]
array([7, 8])

要仅获取索引，请执行以下操作：

>>> a.sum(axis=1).argmax()
3

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您可以使用

min

和

max

并使用

sum

作为键

lst = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

min(lst, key=sum) # (1, 2)
max(lst, key=sum) # (7, 8)

如果您直接想要求和，而不关心元组本身，那么

map

可能会有所帮助

min(map(sum, lst)) # 3
max(map(sum, lst)) # 15

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数组是如何格式化的，您是否尝试过任何失败的方法？它是一个1×2 numpy数组的元组。我执行for循环并比较这些值以找到最小值和最大值对。我认为有一种更好、更“pythonic”的方法..对不起，你能发布用numpy格式化的确切数组吗？为什么不能使用4x2 numpy数组？你能解释一下你的代码而不是进行代码转储吗？谢谢假设x是4,2数组，则使用sum对行进行求和，然后.min（）返回数组的最小值，.max（）返回最大值

lst = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

min(lst, key=sum) # (1, 2)
max(lst, key=sum) # (7, 8)

min(map(sum, lst)) # 3
max(map(sum, lst)) # 15