在非零值的numpy.array中查找每一列的最小/最大行索引的有效方法可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
arr = np.array([[0, 2, 3], [0, 0, 4], [0, 5, 0]])
np.nonzero()
函数获取非零值的索引:nonzero_indices = np.nonzero(arr)
col_indices, row_indices = nonzero_indices
np.argmax()
函数获取每一列的最大行索引:max_row_indices = np.argmax(row_indices, axis=0)
np.argmin()
函数获取每一列的最小行索引:min_row_indices = np.argmin(row_indices, axis=0)
最终得到的max_row_indices
和min_row_indices
分别为每一列的最大和最小行索引。
这种方法的优势是能够高效地处理大规模数据,并且利用numpy的函数进行向量化计算,提高计算效率。
这种方法适用于需要在非零值的numpy数组中查找每一列的最小/最大行索引的场景,比如在图像处理、科学计算、机器学习等领域中。
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