提取二维数组中最小点的索引

Question

我在一个函数中测试 A 和 B 的值，需要找到该函数的最小值以及 A 和 B 的什么值产生这个最小值。我正在努力寻找一种方法将这些值从我制作的数组中取出。

我从定义一些数组开始

ones = np.ones((3456,5184))
array = np.zeros([5,5])
real = threshold
test = testsunthree

real 和 test 是在代码早期定义的数组。

for A in range(-2,2):
  for B in range(-2,2):
    array[A,B]=((np.mean((real-(test*(A*0.1)+((B*0.1)*ones))**2))))

在这里，我在 -2 和 2 之间的范围内测试 A 和 B 的值，并将每个值插入到函数中。然后将该函数的值存储在上面定义的空数组中。

array_min = array[array != 0].min()
print (array_min)
print zip(*np.where(array == array.min()))

然后我试图确定该数组的最小值，并想找出 A 和 B 的哪些值是该函数的最小值。这是我正在努力解决的部分，因为最后两行给出的值不正确。

Answer 1

这是为您提供名为array 的数组的最小值。我为threshold 和testsunthree 设置了随机值，以使代码正常工作并更改min() 函数的利用率

import numpy as np

threshold = 4
testsunthree = 2
ones = np.ones((3456,5184))
array = np.zeros([5,5])
real = threshold
test = testsunthree

for A in range(-2,2):
  for B in range(-2,2):
     array[A,B]=((np.mean((real-(test*(A*0.1)+((B*0.1)*ones))**2))))

array_min = np.min(array)
print (array_min)

我很快做了一个肮脏的解决方案来获得不同的 A，B 值，你有你的数组的最小值，它可以很容易地改进，因为它只是一个快速的解决方案来告诉你方法

index = np.where(array == array_min)
A_B_value = []

for i in range(0, len(index[0])):
    min_index = []
    min_index.append(index[0][i])
    min_index.append(index[1][i])
    A_B_value.append(min_index)

print(A_B_value)