如何在 numpy 数组中找到最大负数和最小正数？

Question

我得到一个包含正数和负数的数组。

import numpy as np
arr = np.array([-10.2, -5.3, -2.1, 0, 1.2, 3.4])

我想找到最大负数和最小正数对应的索引。在上面，我的预期结果是 2 和 4。是否有任何 numpy 技巧可以实现此目的？我在 link 中找到了解决方案，但我想知道如何通过 numpy 函数来完成此操作：

Answer 1

用-inf替换非负值，然后用argmax求出最大的负值：

np.where(arr < 0, arr, -np.inf).argmax()
# 2

类似地用inf替换非正值然后使用argmin找到最小的正值：

np.where(arr > 0, arr, np.inf).argmin()
# 4

Answer 2

如果您的数组始终排序（如提供的示例中所示），则：

# input
Out[66]: array([-10.2,  -5.3,  -2.1,   0. ,   1.2,   3.4])

# obtain a `signed` boolean mask 
In [75]: sign_mask = np.sign(arr)

# compute derivative and obtain index for max_negative element
In [76]: max_neg_idx = np.where(np.diff(sign_mask, append=1) == 1)[0][0]

# add +2 to that to get index for min_positive element
In [77]: min_pos_idx = max_neg_idx + 2

Answer 3

我遇到了类似的问题，这是我的方法：

arr=np.array([-10.2, -5.3, -2.1, 0, 1.2, 3.4])

#Filtering for all the negative values and getting the min of them
print('Threshold for Min val',np.where(arr==[max(arr[arr<0])]))

#Filtering for all the positive values and getting the max of them
print('Threshold for Max val',np.where(val==[min(arr[arr>0])]))

如何在 numpy 数组中找到最大负数和最小正数？

How to find maximum negative and minimum positive number in a numpy array?

python

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numpy

max

minimum