如果找不到元素，哪种方法可以有效输出np.argmax（array> value）中的最后一个值而不是0？ [重复]

Question

这个问题已经在这里有了答案：

• numpy：如何在numpy数组的每一列中查找第一个非零值？ 1个答案

让我们采取np.array：

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

我使用以下代码在第一列中找到第一个元素，该元素的值大于阈值：

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

现在将阈值设为1，我得到了预期的索引：

>>index = 2

但是，如果我选择一个较大的2值，则输出为0。这会使我的程序混乱，因为如果没有元素满足阈值，我想取最后一个而不是第一个值。

在这种情况下，是否有一种有效的方法来获取数组的最后一个值？

编辑：

我实际上不明白这对我有什么帮助： Numpy：如何在numpy数组的每一列中找到第一个非零值？

我宁愿在寻找使argmax返回False而不是0的东西。

@Divakar和@Achintha Ihalage解决方案的比较

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

因此，@ Divakar的解决方案非常快！ 非常感谢！

Answer 1

这是一种效率低下的方法，但是您可以使用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)

Answer 2

尝试以下单线。 如果至少一个元素满足条件， argmax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