从 numpy 向量返回小于 1 的最大值答案

【问题标题】：Return the biggest value less than one from a numpy vector从 numpy 向量返回小于 1 的最大值
【发布时间】：2018-05-18 08:20:21
【问题描述】：

我在python中有一个numpy向量，我想找到向量最大值的索引，条件是它小于1。我有以下示例：

temp_res = [0.9, 0.8, 0.7, 0.99, 1.2, 1.5, 0.1, 0.5, 0.1, 0.01, 0.12, 0.56, 0.89, 0.23, 0.56, 0.78]
temp_res = np.asarray(temp_res)
indices = np.where((temp_res == temp_res.max()) & (temp_res < 1))

但是，我尝试的总是返回一个空矩阵，因为这两个条件无法满足。 HU 想要返回 index = 3 作为最终结果，它对应于 0.99 小于 1 的最大值。我该怎么做？

【问题讨论】：

ValueError：具有多个元素的数组的真值不明确。使用 a.any() 或 a.all()
@eugenhu 对于数组是的，但仍然令人困惑，不推荐。

标签： python numpy

【解决方案1】：

您需要在过滤数组后执行max() 函数：

temp_res = np.asarray(temp_res)
temp_res[temp_res < 1].max()

Out[60]: 0.99

如果要查找所有索引，这里有一个更通用的方法：

mask = temp_res < 1
indices = np.where(mask)
maximum = temp_res[mask].max()
max_indices = np.where(temp_res == maximum)

例子：

...: temp_res = [0.9, 0.8, 0.7, 1, 0.99, 0.99, 1.2, 1.5, 0.1, 0.5, 0.1, 0.01, 0.12, 0.56, 0.89, 0.23, 0.56, 0.78]
...: temp_res = np.asarray(temp_res)
...: mask = temp_res < 1
...: indices = np.where(mask)
...: maximum = temp_res[mask].max()
...: max_indices = np.where(temp_res == maximum)
...: 

In [72]: max_indices
Out[72]: (array([4, 5]),)

【讨论】：

argmax() 将返回过滤后数组的索引，并且只返回第一次出现...
@eugenhu 没有。如果第一个0.99之前有>1的条目，结果是错误的。
@liliscent 是的，我明白你的意思，刚刚更新。感谢您的评论。

【解决方案2】：

你可以使用：

np.where(temp_res == temp_res[temp_res < 1].max())[0]

例子：

In [49]: temp_res
Out[49]: 
array([0.9 , 0.8 , 0.7 , 0.99, 1.2 , 1.5 , 0.1 , 0.5 , 0.1 , 0.01, 0.12,
       0.56, 0.89, 0.23, 0.56, 0.78])

In [50]: np.where(temp_res == temp_res[temp_res < 1].max())[0]
    ...: 
Out[50]: array([3])

【讨论】：