Python：在多种条件下查找数组的索引

Question

我有以下问题。有两个 n 维整数数组，我需要确定满足多个条件的项目的索引。

• 索引应该在“array1”中有一个负元素。
• 在这个具有负元素的子集中，它应该在“array2”中具有最小值。
• 如果出现平局，请选择“array1”中具有最小值的值（否则为第一个）

所以假设我们有：

array1 = np.array([1,-1,-2])
array2 = np.array([0,1,1])

然后它应该返回索引 2（第三个数字）。我正在尝试按如下方式编程：

import numpy as np
n = 3
array1 = np.array([1,-1,-2])
array2 = np.array([0,1,1])
indices = [i for i in range(n) if array1[i]<0] 
indices2 = [i for i in indices if array2[i] == min(array2[indices])] 
index = [i for i in indices2 if array1[i] == min(array1[indices2])][0] #[0] breaks the tie.

这似乎有效，但是，我觉得它不是很优雅。在我看来，您应该能够在一两行中完成此操作，并且定义较少的新变量。有人有改进的建议吗？提前致谢。

Answer 1

您可以使用以下命令从 array1 中获取所有负元素的索引：

np.where(array1 < 0)

然后您可以通过以下方式访问子集：

subset = array2[array1 < 0]

要获取 array1 的最小（负）值的索引，可以使用 array1.argmin()

value = array2[array1.argmin()]

把所有的东西放在一起给你：

value = array2[array1 < 0][array1[array1 < 0].argmin()]

但如果 array1 只有正值，则必须捕获 ValueErrors。