这是在np中输出最后一个值的有效方法。如果找不到元素，是否使用argmax（数组>值）而不是0？[副本]

Question

让我们看看np。数组：

array = np.array([[1, 4], 
                 [0, 3], 
                 [2, 3]])

我使用此代码查找第一列中的第一个元素，其中的值大于阈值：

index = np.argmax(array[:, 0] > threshold)

现在取阈值=1，我得到了预期的索引：

>>index = 2

但是如果我选择一个大于2的值，输出是0。这将打乱我的程序，因为我想采取最后一个值，而不是第一个，以防没有元素满足阈值。

在这种情况下，是否有有效的方法获取数组的最后一个值？

我真的不明白这对我有什么帮助： Numpy：如何在Numpy数组的每一列中找到第一个非零值？

我在寻找类似于使argmax返回False而不是0的东西。

import numpy as np
import time

def first_nonzero(arr, axis, invalid_val=-1):
    mask = arr != 0
    return np.where(mask.any(axis=axis), mask.argmax(axis=axis), invalid_val)


array = np.random.rand(50000, 50000) * 10
test = array[:, 0]
threshold = 11

t1 = time.time()
index1 = np.argmax(array[:, 0] > threshold) if any(array[:, 0] > threshold) else len(array[:, 0])-1
elapsed1 = time.time() - t1

t2 = time.time()
index2 = first_nonzero(array[:, 0] > threshold, axis=0, invalid_val=len(array[:, 0])-1)
elapsed2 = time.time() - t2

print(index1, "time: ", elapsed1)
print(index2, "time: ", elapsed2)

>>49999 time:  0.012960195541381836
>>49999 time:  0.0009734630584716797

所以@Divakar的解决方案超级快！非常感谢！

Answer 1

这是一种效率稍低的方法，但您可以使用numpy。argwhere

#check whether there are elements exceeding the threshold
present = np.argwhere(array[:, 0] > threshold)

if present.size == 0:
  index = len(array)-1
else:
  index = np.argmax(array[:, 0] > threshold)

Answer 2

试试下面的一行。如果至少有一个元素满足条件，则会获得argmax索引。否则取最后一个索引。

index = np.argmax(array[:,0]>threshold) if any(array[:,0]>threshold) else  len(array[:,0])-1