使用Python创建值小于阈值的数组

Question

我想在第一行中选取最小值，然后在扫描后续行时选择小于该最小值的值。输出应该如下所示。

import numpy as np
a = np.array([[0.4234101 , 0.73587042, 0.81, 0.83202077, 0.73592897],
[0.45714687, 0.13144797, 0.67110076, 0.70283126, 0.32859529],
[0.30888356, 0.84115786, 0.24648344, 0.4963486 , 0.42780253],
[0.10956774, 0.49696239, 0.17086982, 0.34758674, 0.6332388 ],
[0.69931352, 0.72449178, 0.98831224, 0.20775389, 0.19041985]])
print(a<0.4234101)

所需输出为

array([0.4234101 , 0.13144797, 0.32859529, 0.30888356, 0.24648344,
0.10956774, 0.17086982, 0.34758674, 0.20775389, 0.19041985])

Answer 1

您可以对第一行进行索引，找到它的最小值，并创建一个布尔掩码来过滤a。

a[a < a[0].min()]

如果你想把最小值作为最终输出的一部分，那么你可以把它连接到上面的输出：

first_row_min = a[0].min()
np.r_[first_row_min, a[a < first_row_min]]

输出：

array([0.4234101 , 0.13144797, 0.32859529, 0.30888356, 0.24648344,
0.10956774, 0.17086982, 0.34758674, 0.20775389, 0.19041985])

Answer 2

尝试：

print([i  for i in a.reshape(-1,) if i<0.42])

或者如果您希望它链接到第一个值：

print([i  for i in a.reshape(-1,) if i<a.reshape(-1,)[0]])

Answer 3

一种可能的解决方案是：

1. 从第0:行获取最小值

   a0min = a[0].min()
   

2. 获取以下行：

   a1 = a[1:]
   

3. 获取结果：

   result = np.insert(a1[a1 < a0min], 0, a0min)
   

   即从a1中获取所需元素(以下行(并在开头插入来自初始行的最小值。

结果是：

array([0.4234101 , 0.13144797, 0.32859529, 0.30888356, 0.24648344,
0.10956774, 0.17086982, 0.34758674, 0.20775389, 0.19041985])

您不需要对源数组进行任何显式迭代，因为它是由Numpy在引擎盖下执行。

Answer 4

您可能想要的方法是np.dinater((它在多维数组的单个元素上迭代

import numpy as np
a = np.array([[0.4234101 , 0.73587042, 0.81, 0.83202077, 0.73592897],
[0.45714687, 0.13144797, 0.67110076, 0.70283126, 0.32859529],
[0.30888356, 0.84115786, 0.24648344, 0.4963486 , 0.42780253],
[0.10956774, 0.49696239, 0.17086982, 0.34758674, 0.6332388 ],
[0.69931352, 0.72449178, 0.98831224, 0.20775389, 0.19041985]])
values = []
min = a[0].min()
for element in np.nditer(a[1:]):
if element < min:
values.append(element.item(0))