如何在 Python 中通过最少使用的索引找到最小索引并打破关系？答案

【问题标题】：How to find the minimum indices and break ties by the least used indices in Python?如何在 Python 中通过最少使用的索引找到最小索引并打破关系？
【发布时间】：2018-11-05 21:03:11
【问题描述】：

我有一个如下的 numpy 数组：

A = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 4, 1, 1]])

我正在寻找每列中的最小索引。我发现这个使用numpy.argmin 如下：

I = np.zeros(A.shape[1], dtype=np.int64)
for j in range(A.shape[1]):
    I[j] = np.argmin(A[:, j])

这给了我I = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。由于存在联系，我可以获得以下信息：I = [0, 1, 2, 3, 4, 0, 5, 1]，我通过最少使用的索引（来自以前的索引）来打破联系。

更多细节：

对于j=0，我们有np.argmin(A[:, 0]) in [0, 1, 2, 3, 4, 5]，比如说，我们选择np.argmin(A[:, 0]) = 0。
对于j=1，我们有np.argmin(A[:, 1]) in [0, 1, 2, 3, 4, 5]，我们必须从[1, 2, 3, 4, 5] 中选择最小索引，因为这些索引使用最少（我们已经为j=0 选择了np.argmin(A[:, 0]) = 0）。比如说，我们选择np.argmin(A[:, 1])=1。
对于j=2，我们有np.argmin(A[:, 2]) in [0, 1, 2, 3, 4, 5]，我们必须从[2, 3, 4, 5] 中选择最小索引，因为这些索引使用最少。
我们就这样继续下去……
对于j=5，我们有np.argmin(A[:, 5]) in [0, 1, 3, 4]，我们必须从[0, 1, 3, 4] 中选择最小索引，因为这些索引使用最少。假设我们选择np.argmin(A[:, 5])=0。
对于j=6，我们有np.argmin(A[:, 6]) in [0, 1, 2, 4, 5]，我们必须从[5] 中进行选择，因为这些索引使用最少。我们选择np.argmin(A[:, 6])=5。
对于j=7，我们有np.argmin(A[:, 7]) in [0, 1, 2, 3, 4, 5]，我们必须从[1, 2, 3, 4, 5] 中进行选择，因为这些索引使用最少。假设我们选择np.argmin(A[:, 7])=1。

我希望它很清楚。我的问题是如何通过 Python 中最少使用的索引找到最小索引并打破关系？

【问题讨论】：

我不理解你所说的“最小”或“最少使用”索引的意思。最小索引不是总是为0吗？其余的索引不都和未使用的一样吗？
最小索引可以是 0 或 1 等，因为我们在矩阵中有联系。第一次（第一列），所有索引都未使用。因此，第一列的最小索引可以是任何未使用的索引。
Python 索引以 0 开头...我错过了什么？您是否正在超载“索引”？你的例子是做你想做的还是不做你想做的？如果您的示例符合您的要求，您是否正在尝试提高效率？

标签： python numpy

【解决方案1】：

您可以使用min 结合字典来保存每个索引的计数：

import numpy as np

A = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 5, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1, 4, 1, 1]])

counts = {}
I = np.zeros(A.shape[1], dtype=np.int64)
for j in range(A.shape[1]):
    _, _, i = min([(v, counts.get(i, 0), i) for i, v in enumerate(A[:, j])])
    counts[i] = counts.get(i, 0) + 1
    I[j] = i

print(I)

输出

[0 1 2 3 4 0 5 1]

想法是创建如下key：(value, count of index, index)，然后使用元组的正常比较，所以如果值相等，将选择相应索引的计数较少的那个，如果两个计数相等则得到将选择索引较低的那个。

【讨论】：