如何在python中找到列表数组的最小点答案

【问题标题】：How find minimum point of array of lists in python如何在python中找到列表数组的最小点
【发布时间】：2020-06-17 00:35:07
【问题描述】：

    def get_minima(array):

sdiff = np.diff(np.sign(np.diff(array)))
rising_1 = (sdiff == 2) 
rising_2 = (sdiff[:-1] == 1) & (sdiff[1:] == 1) 
rising_all = rising_1 
rising_all[1:] = rising_all[1:] | rising_2 
min_ind = np.where(rising_all)[0] + 1 
minima = list(zip(min_ind, array[min_ind]))

return sorted(minima, key=lambda x: x[1])

通过使用我拥有的数据数组运行此代码，它会产生：

[(59, 7.958373616052042e-10),
 (69, 6.5364637051479655e-09),
 (105, 1.0748381102806489e-08),
 (88, 2.953895857338913e-07),
 (27, 9.083111768048306e-07)]

这很棒 - 它是我数据集中的所有最小值。但我只需要存储最小值 - 在这个特定的例子中是 (59, 7.958373616052042e-10) 点。我不知道该怎么做。我尝试了一些使用 np.amin 并进行布尔比较的东西，但我对符号和语法感到很困惑，因为现在它是一个列表数组，我以前从未真正使用过它。
感谢任何帮助！

【问题讨论】：

当你说最小值时，你是指7.958373616052042e-10 忽略第一个元素的第二个元素吗？
嘿！我的意思是索引的压缩列表（此处为 59）和与该索引关联的值（此处为 7.9583...e-10）

标签： python arrays python-3.x list minimum

【解决方案1】：

您可以只获得最低的一对，而不是对所有最小值进行排序：

def get_minima(array):
    sdiff = np.diff(np.sign(np.diff(array)))
    rising_1 = (sdiff == 2) 
    rising_2 = (sdiff[:-1] == 1) & (sdiff[1:] == 1) 
    rising_all = rising_1 
    rising_all[1:] = rising_all[1:] | rising_2 
    min_ind = np.where(rising_all)[0] + 1 
    minima = list(zip(min_ind, array[min_ind]))
    return min(minima, key=lambda pair: pair[1])

例如：

minima = [(59, 7.958373616052042e-10),
 (69, 6.5364637051479655e-09),
 (105, 1.0748381102806489e-08),
 (88, 2.953895857338913e-07),
 (27, 9.083111768048306e-07)]

minimum = min(minima, key=lambda pair: pair[1])
print(minimum)

>>> (59, 7.958373616052042e-10)

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来太简单了，但你试过了吗？

minima = list(zip(min_ind, array[min_ind]))
minima.sort(key=lambda x: x[1])
return minima[0]

【讨论】：