如何逐行选择行并在numpy中找到每行的最小值

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  如果 df 是具有 dh.shape == (9, 9) 的NumPy数组，要获得大于零的最小值，您可以例如做

  row2 = df[2]  # or df[2, :] to choose all columns explicitly
  min2 = np.min(row2[row2 > 0])
  row5 = df[5]  # or df[5, :] to choose all columns explicitly
  min5 = np.min(row5[row5 > 0])
  ...
  

  回复于 2024-04-28T02:53:56+08:00
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  使用数组，通过索引选择所需的行，并应用 min ：

  In [16]: x=np.arange(81).reshape(9,9)
  In [17]: idx=[2,5,6,7]
  In [18]: x[idx,:].min(axis=1)
  Out[18]: array([18, 45, 54, 63])
  In [19]: x[idx,:]
  Out[19]: 
  array([[18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
         [45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53],
         [54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
         [63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71]])
  

  回复于 2024-04-28T02:53:56+08:00
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  然后我们需要做一些改变 .

  min_nums = []
  for rows in matrix:
      rows = [y for y in rows if y > 0] ## If you want to include negative numbers then replace ">" with "!="
      min_nums.append(min(rows))
  

  其中min_nums是给定行的最小值列表，矩阵将是给定的矩阵 . （2,5,6,7是矩阵中行的索引）

  回复于 2024-04-28T02:53:56+08:00