将最小值替换为numpy数组中的另一个答案

【问题标题】：replace min value to another in numpy array将最小值替换为numpy数组中的另一个
【发布时间】：2016-02-21 01:20:33
【问题描述】：

假设我们有这个数组，我想用数字 50 替换最小值

import numpy as np
numbers = np.arange(20)
numbers[numbers.min()] = 50

所以输出是[50,1,2,3,....20]

但现在我遇到了问题：

numbers = np.arange(20).reshape(5,4)
numbers[numbers.min(axis=1)]=50

获取[[50,1,2,3],[50,5,6,7],....]

但是我得到了这个错误：

IndexError: 索引 8 超出轴 0 的范围，大小为 5 ....

有什么建议吗？

【问题讨论】：

numbers.min() 返回最小值而不是数组的索引。在您的第一个示例中，它之所以有效，是因为数组的索引和值是相同的。你需要找到最小数字的索引。
numbers.min() 返回 numpy 数组中的最小值，而不是 index。仅当您有一个具有严格连续递增值的数组时，它才有效。最好使用返回最小值位置的函数，然后用它来替换新值。

标签： python arrays numpy min

【解决方案1】：

您需要使用numpy.argmin 而不是numpy.min：

In [89]: numbers = np.arange(20).reshape(5,4)

In [90]: numbers[np.arange(len(numbers)), numbers.argmin(axis=1)] = 50
In [91]: numbers
Out[91]: 
array([[50,  1,  2,  3],
       [50,  5,  6,  7],
       [50,  9, 10, 11],
       [50, 13, 14, 15],
       [50, 17, 18, 19]])

In [92]: numbers = np.arange(20).reshape(5,4)

In [93]: numbers[1,3] = -5 # Let's make sure that mins are not on same column

In [94]: numbers[np.arange(len(numbers)), numbers.argmin(axis=1)] = 50

In [95]: numbers
Out[95]: 
array([[50,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6, 50],
       [50,  9, 10, 11],
       [50, 13, 14, 15],
       [50, 17, 18, 19]])

（我相信我原来的答案是不正确的，我混淆了行和列，这是正确的）

【讨论】：

啊！我没有考虑 argmin() 函数，谢谢你救了我一夜！