如何找到第一列具有特定值且第二列具有最大值的數組中的行索引？

Question

假設我有一個大小為(n,2)的數組a ，如下所示：

a = np.array([
    [6,   185.153],
    [6,   9.50864],
    [1,   9.31425],
    [1,   16.4629],
    [6,   19.6971],
    [1,   2.02113],
    [1,   14.0193],
    [5,   2.92495],
    [3,   56.0731],
    [3,   77.6965],
])

現在我需要找到第一列是特定值M （例如3）的行的索引，第二個對應列在其他行之間具有最大值，第一列等於M 。 例如，在上面的數組中，索引為8我使用了以下代碼，但它不起作用並且輸出錯誤。 你知道是什么問題嗎？

indx_nonremoved=np.where([minimum_merge.max(axis=1) ==3 ])[1]

Answer 1

您需要使用列表推導和max()內置函數的key參數：

a=[[6,   185.153],
[6,   9.50864],
[1 ,  9.31425],
[1  , 16.4629],
[6   ,19.6971],
[1   ,2.02113],
[1   ,14.0193],
[5   ,2.92495],
[3   ,56.0731],
[3   ,77.6965]]

print(a.index(max([i for i in a if i[0]==3], key=lambda x : x[1])))
print(numpy.where(a == max([i for i in a if i[0]==3], key=lambda x : x[1]))) #Use this if a is a numpy.ndarray

輸出：

9

Answer 2

列表推導式當然是一種方法。 如果您已經使用 numpy，並且您有很多數據，那么numpy方法會更快......

• 我將為第一列制作一個掩碼，以選擇這些行。
• 然后我將只對那些行進行argsort ，從第二列中獲取值
• 最后，我會將排序后的選擇中的索引映射回整個數組。
• 包含最大值的行是具有最后一個索引的行

# a = np.asarray(a)

mask = (a[:,0] == 3)
# array([False, False, False, False, False, False, False, False,  True,  True])

(indices,) = np.nonzero(mask)
# array([8, 9], dtype=int64)

maxindex = np.argmax(a[mask, 1])
# 1

indices[maxindex]
# 9

所以第 9 行是最符合您標准的。

您可以以任何方式重新排序a的行，這仍然是正確的。

同樣可以使用np.argsort對所有行進行排序，而不是僅獲取最大值。