屏蔽矩阵行中的最小值

Posted 2023-03-16

【中文标题】屏蔽矩阵行中的最小值

【英文标题】：Mask minimum values in matrix rows

【发布时间】：2016-08-12 06:09:51

【问题描述】：

我有这个 3x3 矩阵：

a=array([[ 1, 11,  5],
   [ 3,  9,  9],
   [ 5,  7, -3]])

我需要屏蔽每行中的最小值，以便计算每行丢弃最小值的平均值。有没有通用的解决方案？ 我试过了

a_masked=np.ma.masked_where(a==np.ma.min(a,axis=1),a)

哪个掩盖了第一行和第三行中的最小值，而不是第二行？

我将不胜感激。谢谢！

【参考方案1】：

min() 函数有什么作用？

对于每一行，只需执行 min(row)，它就会为您的案例中的该列表的最小值提供一行。只需将此最小值附加到所有最小值的列表中即可。

minList=[]

for i in array: minList.append(min(i))

【讨论】：

不，不，不。对于此类操作，for 循环是“禁止的”。

你能在上面的 cmets 部分帮助我吗？ @ColonelBeuvel

【参考方案2】：

问题是因为比较a == a.min(axis=1) 是将每个列 与每一行的最小值进行比较，而不是将每一行与最小值进行比较。这是因为a.min(axis=1) 返回一个向量而不是矩阵，其行为类似于Nx1 数组。因此，在广播时，== 运算符以列方式执行操作以匹配维度。

a == a.min(axis=1)

# array([[ True, False, False],
#        [False, False, False],
#        [False, False,  True]], dtype=bool)

解决此问题的一种可能方法是将 resize 的结果 a.min(axis=1) 转换为列向量（例如 3 x 1 2D 数组）。

a == np.resize(a.min(axis=1), [a.shape[0],1])

# array([[ True, False, False],
#        [ True, False, False],
#        [False, False,  True]], dtype=bool)

或者更简单地说，正如@ColonelBeuvel 所展示的那样：

a == a.min(axis=1)[:,None]

现在将其应用于您的整行代码。

a_masked = np.ma.masked_where(a == np.resize(a.min(axis=1),[a.shape[0],1]), a)

# masked_array(data =
#   [[-- 11 5]
#   [-- 9 9]
#   [5 7 --]],
#        mask =
#           [[ True False False]
#            [ True False False]
#            [False False  True]],
#           fill_value = 999999)

【讨论】：

感谢您的解释！它现在可以工作了，这也要感谢@Colonel Beauvel

其实我还有一个问题。如果我有一行包含两个或三个相同的元素怎么办，例如：a=array([[ 7, 5, 5], [ 3, 6, 9], [ 5, 1, 1]]) 怎么可能我只屏蔽其中一个最小值而不是全部？

你能帮我吗？ @ColonelBeuvel