python - 在最小值之前的每列值中找到最大值

Question

考虑数组a

a = np.array([
        [5, 4],
        [4, 5],
        [2, 2],
        [6, 1],
        [3, 7]
    ])

我可以找到最小值在哪里

a.argmin(0)

array([2, 3])

如何找到索引 2 之前的第 0 列值的最大值。对于第 1 列和索引 3 也是如此。更重要的是，它们在哪里？

如果我这样做

a.max(0)

array([6, 7])

但我需要

# max values
array([5, 5])

# argmax before mins
array([0, 1])

Answer 1

这是使用 broadcasting 的一种方法-

b = np.where(a.argmin(0) >= np.arange(a.shape[0])[:,None],a,np.nan)
idx = np.nanargmax(b,axis=0)
out = a[idx,np.arange(a.shape[1])]

sample 运行-

In [38]: a
Out[38]: 
array([[5, 4],
       [4, 5],
       [2, 2],
       [6, 1],
       [3, 7]])

In [39]: b = np.where(a.argmin(0) >= np.arange(a.shape[0])[:,None],a,np.nan)
    ...: idx = np.nanargmax(b,axis=0)
    ...: out = a[idx,np.arange(a.shape[1])]
    ...: 

In [40]: idx
Out[40]: array([0, 1])

In [41]: out
Out[41]: array([5, 5])

或者，如果 a 只有正数，我们可以简单地使用 -

得到 idx

mask = a.argmin(0) >= np.arange(a.shape[0])[:,None]
idx = (a*mask).argmax(0)