Python：在几种情况下查找数组的索引

Question

我有以下问题。有两个n维整数数组，我需要确定满足多个条件的项目的索引。该索引应在“ array1”中包含一个负数元素。在这个带有负元素的子集中，它的值应该在“ array2”中最小。如果是平局，请选择“ array1”中具有最小值的值（否则，请选择第一个）因此，假设我们有：array1 = np.array([1,-1,-2])array2 = np.array([0,1,1])然后，它应该返回索引2（第三个数字）。我正在尝试如下编程：import numpy as npn = 3array1 = np.array([1,-1,-2])array2 = np.array([0,1,1])indices = [i for i in range(n) if array1[i]<0] indices2 = [i for i in indices if array2[i] == min(array2[indices])] index = [i for i in indices2 if array1[i] == min(array1[indices2])][0] #[0] breaks the tie.这似乎可行，但是，我觉得它不是很优雅。在我看来，您应该可以在一两行中定义较少的新变量来完成此操作。有人提出改善建议吗？提前致谢。

Answer 1

我对numpy不太了解（尽管显然我应该认真研究一下），所以这是一个简单的python解决方案

这

sorted([(y, x, index) for (index, (x, y)) in enumerate(zip(array1, array2)) if x < 0])

将为您提供来自array2，array1的元素的三元组，如果是平局，则索引按array2中的值排序，按array1中的值排序，如果平局，则索引

第一个要素是您要寻找的东西。得到以下结果：

[(1, -2, 2), (1, -1, 1)]

因此，索引为2，并通过 [0][2]

Answer 2

您可以使用以下命令从array1获取所有负元素的索引：

np.where(array1 < 0)

那么您可以通过以下方式访问该子集：

subset = array2[array1 < 0]

要获取array1的最小（负）值的索引，可以使用array1.argmin（）

value = array2[array1.argmin()]

放在一起给你：

value = array2[array1 < 0][array1[array1 < 0].argmin()]

但是如果array1仅具有正值，则必须捕获ValueErrors。

Answer 3

索引在“ array1”中应该有一个负数：

indices_1 = np.argwhere(array1 < 0)

在这个带有负元素的子集中，它的值应该在“ array2”中最小。

indices_2 = array2[indices_1].argmin()

如果是平局，请选择“ array1”中具有最小值的值（否则，请选择第一个）

array1[indices_2].argmin()