我有两个数组 U 和 V，都是形状 (f, m)。我将在下面的示例中设置 f = 4，m = 3。
我想提取U每一列的最小值，前提是V中相应的值是非负的，即对于第j^列，我想要返回 U[i,j] 的最小值，使得 V[i,j] > 0。
我的第一次尝试是:
import numpy as np
U = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
V = np.array([[1,-1,1],[1,1,1],[-1,-1,1],[-1,-1,1]])
mask = (V > 0)
np.amin(U[mask], axis = 0)
但是这会返回 1(整个数组的最小值)，而不是 [1,5,3]，这是我正在寻找的有条件的按列的最小值。
我的问题似乎是 U[mask] 变平为形状 (1, 7)，这破坏了 (4, 3) 结构，并使得搜索列最小值不可能(显然)。
我有没有办法修改这段代码，以便我可以返回我正在寻找的列最小值？
请您参考如下方法:
您可以将 where 与 iinfo 一起使用:
np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max).min(axis=0)
# array([1, 5, 3], dtype=int64)
np.inf 不是整数，因此会强制执行不需要的向上转换。
np.where(V>0, U, np.inf).min(axis=0)
# array([1., 5., 3.])
一步一步:
np.iinfo(int)
# iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)
np.where(V>0, U, np.iinfo(int).max)
# array([[ 1, 9223372036854775807, 3],
# [ 4, 5, 6],
# [9223372036854775807, 9223372036854775807, 9],
# [9223372036854775807, 9223372036854775807, 12]],
# dtype=int64)
