在Python中找到numpy数组（或元组）中除零以外的最小/最大值

Question

我有一个数组。有效值不为零（正数或负数）。我想在不考虑零的情况下找到数组中的最小值和最大值。例如，如果数字仅为负数，则零将会成为问题。

- Shan

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你有什么问题？你尝试过什么？它为什么不起作用？ - hmakholm left over Monica

Answer 1

这样怎么样：

import numpy as np
minval = np.min(a[np.nonzero(a)])
maxval = np.max(a[np.nonzero(a)])

其中a是你的数组。

- JoshAdel

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@Shan：使用掩码数组可以避免a[np.nonzero(a)]所创建的副本--请参考我的答案。 - Sven Marnach

Answer 2

如果你的数组中可以选择“无效”值，最好使用nan而不是0：

>>> a = numpy.array([1.0, numpy.nan, 2.0])
>>> numpy.nanmax(a)
2.0
>>> numpy.nanmin(a)
1.0

如果不可能，您可以使用数组掩码：

>>> a = numpy.array([1.0, 0.0, 2.0])
>>> masked_a = numpy.ma.masked_equal(a, 0.0, copy=False)
>>> masked_a.max()
2.0
>>> masked_a.min()
1.0

与Josh使用高级索引的答案相比，这种方法的优点在于避免创建数组的副本。

- Sven Marnach

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@Sven：当我执行 ma.base is a 时，返回 false，因此看起来 ma 不仅仅是 a 的视图，而且内存中还有一份副本。或者我测试的方式不对吗？ - JoshAdel

@JoshAdel：默认情况下，np.ma.masked_equal会复制a。要获取一个视图，请使用ma = np.ma.masked_equal(a, 0.0, copy=False)。 - unutbu

这对我非常有效 - 我有一个情况，需要检索最小/最大非零值的索引。 - Wojciech Migda

只是一个旁注：我觉得将视图（ma）的命名与用于创建它的模块（numpy.ma）相同，对于试图理解此代码的人来说是不必要的混淆，当它可以被命名为任何其他更具描述性的名称。例如，为什么不使用a_view？ - Brunox13

@Brunox13，我本来不觉得这会让人困惑，因为只有三行代码，所以谢谢你的反馈！我选择了masked_a。 - Sven Marnach

Answer 3

这里提供另一种掩码的方法，我认为更易于记忆（尽管它会复制数组）。对于本例，步骤如下：

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([1.0, 0.0, 2.0])
>>> ma = a[a != 0]
>>> ma.max()
2.0
>>> ma.min()
1.0
>>> 

这适用于其他表达式，例如a > 0, numpy.isnan(a), ... 您可以使用标准运算符（+表示 OR，*表示 AND，-表示 NOT）组合掩码，例如：

# Identify elements that are outside interpolation domain or NaN
outside = (xi < x[0]) + (eta < y[0]) + (xi > x[-1]) + (eta > y[-1])
outside += numpy.isnan(xi) + numpy.isnan(eta)
inside = -outside
xi = xi[inside]
eta = eta[inside]

- uniomni

Answer 4

掩码数组 通常是专门为这些目的而设计的。您可以利用从数组中遮蔽零（或任何其他类型的遮罩，甚至比简单的相等性更复杂的遮罩），并且可以在掩码数组上执行大部分正常数组上执行的操作。您还可以指定要沿其查找最小值的轴：

import numpy.ma as ma
mx = ma.masked_array(x, mask=x==0)
mx.min()

示例输入：

x = np.array([1.0, 0.0, 2.0])

输出：

1.0

- Ehsan

Answer 5

您可以使用生成器表达式来过滤掉零：

您可以使用生成器表达式来过滤掉零：

array = [-2, 0, -4, 0, -3, -2]
max(x for x in array if x != 0)

- Chris Pickett

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我认为OP在谈论numpy数组而不是Python列表。虽然您的解决方案对后者是正确的，但两者有所不同。我不会投反对票，只是让您知道。 - JoshAdel

啊，刚看到数组，没看到numpy标签。 - Chris Pickett

这对于numpy数组仍然有效，因此它是一个有效的答案。 对于像这样的小数组，它比numpy版本快得多。 - endolith

Answer 6

一个简单的方法是使用列表推导式来排除零。

>>> tup = (0, 1, 2, 5, 2)
>>> min([x for x in tup if x !=0])
1

- Wilduck

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问题的标题确实说“在numpy数组（或元组）中”。 - Wilduck

在标题中没有看到元组，只读了问题中的数组。我承认错误+1。我之前对你（和其他回答者）有些过激，因为人们会将numpy问题的解决方案发布为numpy列表，而它们并不是。这是我的个人偏好，因为numpy的解决方案通常更加高效。 - JoshAdel

我之前写错了一点：应该把它们当作是Python列表来处理。 - JoshAdel