如何通过唯一键拆分数组？

Question

我使用min函数找到数组“value”中的最小值。最低值分配为1，其他全部为0.我有几个描述性的列变量：药物，大小，强度，形式，时间。我想找到每个唯一键的最小值，而不是整个数组“值”中的最小值。

我试过为每个列变量运行循环。

def min_mask(arr):
    m = np.min(arr)
    return np.vectorize(lambda x: x == m)(arr).astype(int)

if __name__ == '__main__':
    my_arr = np.array(meltDF["value"])
    print(min_mask(my_arr))

Answer 1

这里有很多选择，例如：

1）预初始化面具并使用argmin填写适当的位置：

arr = np.random.rand(10, 4)
indices = np.argmin(arr, axis=0)
mask = np.zeros_like(arr, dtype=np.int)
mask[indices, range(len(indices))] = 1

2）使用apply_along_axis可能是你喜欢的风格：

def is_minimum(v):
    return v == np.min(v)

mask = np.apply_along_axis(is_minimum, axis=0, arr=arr).astype(np.int)

这些解决方案假设每列对应于唯一键。

Answer 2

你可以将元素与它们的列式分钟进行比较，然后将case与uint8进行比较以节省一些空间：

>>> import numpy as np                                                                                                                                                                                                                                     
>>> np.random.seed(444)                                                                                                                                                                                                                                 
>>> arr = np.random.rand(10, 4)                                                                                                                                                                                                                         
>>> (arr == arr.min(axis=0)).astype(np.uint8)                                                                                                                                                                                                           
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]], dtype=uint8)

---

由于NumPy的broadcasting，比较arr == arr.min(axis=0)将产生与arr相同形状的结果，即使arr.min(axis=0)将具有形状(4,)。

请注意，如果列具有重复的最小值，则可能会在单个列中生成多个“1”。