在数组中查找小于目标的最大元素的第一次出现答案

【问题标题】：Find first occurrence of the biggest element smaller than target in array在数组中查找小于目标的最大元素的第一次出现
【发布时间】：2020-04-03 16:46:57
【问题描述】：

我想在小于目标值n 的数组中找到第一次出现的最大元素的索引。我将举一个例子，以使其更清楚。假设我有这个 numpy 数组：

import numpy as np
A = np.array([0.1, 0.2, 0.4, 0.4, 0.7, 0.7, 0.7, 1])

如果我设置目标n = 0.5，那么我想获得两个0.4 之间的最低索引，这两个n 都是数组中的最高元素，小于n。所以，在这种情况下，返回的索引应该是2。如果我设置n = 0.9，那么返回的索引应该是4，这是0.7的最低索引，以此类推……

当然我可以使用for 循环来做到这一点，但我正在寻找一种快速且可读的pythonic 解决方案。到目前为止，我尝试的是基于np.argmin(np.unique(A)<n) -1 的方法，但它们不能按我的意愿工作。例如：

np.argmin(np.unique(A)<0.5) - 1

正确返回2，但是

np.argmin(np.unique(A)<0.9) - 1

返回3，因为它没有计算被np.unique()“压缩”的两次出现的0.4。有人知道如何做到这一点吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy sorting

【解决方案1】：

与np.nanargmax + np.where 的单线 -

In [175]: np.nanargmax(np.where(A<n,A,np.nan))
Out[175]: 2

如果n 为正，则为另一个 -

In [180]: (A*(A<n)).argmax()
Out[180]: 2

另一个np.flatnonzero -

In [114]: idx = np.flatnonzero(A<n)

In [115]: idx[A[idx].argmax()]
Out[115]: 2

另一个使用更多掩码以提高内存效率 -

def argmax_lesser_than_thresh(a, n):
    m = A<n
    m2 = m.copy()
    s = np.ones(m.sum(), dtype=bool)
    s[A[m].argmax()] = False
    m2[m] = s
    return (m2!=m).argmax()

正如 cmets 中所讨论的，如果输入数组是一个已排序的数组，我们也可以使用 np.searchsorted，就像这样 -

(A==A[max(0,np.searchsorted(A,n)-1)]).argmax()

如果n 与A[0] 相同，则甚至需要额外检查以下内容-

A[:np.searchsorted(A,n)].argmax()

【讨论】：

这不是为 all 元素计算 A - n
@Anteino OP 不想像问题中所述那样循环。我没有循环。并且 argmax 以矢量化方式查找第一个匹配项。因此，它就是这样使用的。
对，那就无视吧;)
哇，谢谢！这里有很多想法:)。实际上，您的第二种方法与我刚刚提出的一种方法非常相似：A[A<n].argmax()。再次感谢所有好的建议！
@Tropilio A[A<n].argmax() 如果说 A[0] 是一个很大的数字 (>n) 将不起作用，例如 0.6。