如果未找到元素，哪种有效方法可以在 np.argmax(数组>值)中输出最后一个值而不是 0？

Question

让我们以np.array为例：

array = np.array([[1, 4], 
[0, 3], 
[2, 3]])

我使用此代码查找第一列中的第一个元素，其中值大于阈值：

index = np.argmax(array[:, 0] > threshold)

现在取一个阈值 = 1，我按预期得到索引：

>>index = 2

但是如果我选择一个大于 2 的值，则输出为 0。这会搞砸我的程序，因为我想取最后一个值而不是第一个值，以防没有元素满足阈值。

在这种情况下，有没有一种有效的方法来获取数组的最后一个值？

编辑：

我实际上不明白这应该如何在这里帮助我： Numpy：如何在 numpy 数组的每一列中找到第一个非零值？

我宁愿寻找类似使 argmax 返回False而不是 0 的东西。

按@Divakar和@Achintha Ihalage比较溶液

import numpy as np
import time
def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
mask = arr != 0
return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)

array = np.random.rand(50000, 50000) * 10
test = array[:, 0]
threshold = 11
t1 = time.time()
index1 = np.argmax(array[:, 0] > threshold) if any(array[:, 0] > threshold) else len(array[:, 0])-1
elapsed1 = time.time() - t1
t2 = time.time()
index2 = first_nonzero(array[:, 0] > threshold, axis=0, invalid_val=len(array[:, 0])-1)
elapsed2 = time.time() - t2
print(index1, "time: ", elapsed1)
print(index2, "time: ", elapsed2)

>>49999 time:  0.012960195541381836
>>49999 time:  0.0009734630584716797

所以@Divakar的解决方案非常快！多谢！

Answer 1

尝试以下单行代码。如果至少有一个元素满足条件，则获得argmax索引。否则取最后一个索引。

index = np.argmax(array[:,0]>threshold) if any(array[:,0]>threshold) else  len(array[:,0])-1

Answer 2

这是一种效率略低的方法，但您可以使用numpy.argwhere

#check whether there are elements exceeding the threshold
present = np.argwhere(array[:, 0] > threshold)
if present.size == 0:
index = len(array)-1
else:
index = np.argmax(array[:, 0] > threshold)