我想在数组L 中找到最小元素的索引，但是应该忽略负数。还有比这更简单的方法吗？
L = xB./a_i;
for j = 1:length(L)
if L(j) < 0
L(j) = Inf;
end
end
[~, indOut] = min(L);
【问题讨论】：
Inf 值，还是只是为了尝试找到最小值？
标签： matlab performance indexing minimum
编辑：
您可以使用相同的逻辑在一个相当简单的单列中做到这一点
[~, indOut] = min( abs(L)./(L>=0) );
这里的逻辑：
abs(L) % Positive (absolute) values of L
./ % Element-wise divide. Note that x/0 = Inf for x>0
L>=0 % Logical array; 0 when L<0
% So: Elements where L<0 are divided by 0, and become Inf.
% Positive value is the one being divided, so never -Inf
% Elements where L>=0 are divided by 1, remain unchanged
% These elements are already positive, so abs(L) == L here.
不管怎样，你都不需要循环
L( L < 0 ) = Inf;
[~, indOut] = min( L );
请注意，如果您不想要索引（而只是最小值），您可以这样做
m = min( L( L >= 0 ) );
【讨论】：
(L<0)*NaN（或就此而言，任何东西乘以NaN）在任何地方都是NaN。也许你的意思是min( L./(L>=0) )？
L./(L>=0) 为负值生成-Inf，这在这里没有帮助。 L .* (L>=0) ./ (L>=0) 虽然有效。对此感到抱歉:(
abs(L)./(L>=0) 更整洁/更清晰，应该达到同样的效果 - 我想？虽然最后我担心问题比原来的解决方案更慢、更复杂。
如果您不想修改L，另一种解决方案是先找到最小值，然后在第二步中找到它的索引：
minL = min(L(L>=0));
index = find(L==minL,1);
通常情况下，对浮点数使用相等比较是不好的，但在这种情况下，minL 必须与L 中的至少一个元素完全相同，因此比较不会失败。
【讨论】：
minL 和L 的原始元素可能因eps 而不同，因为它们是分开存储的？是否有低级保证它们是相同的？ （我差点自己提出这个方法，只是好奇！）
min 返回的值不是矩阵的实际最小值，而只是近似值，那将是很奇怪的。特别是因为确定最小值的显而易见的方法和已知最有效的方法都返回相同的值副本。