degager l'indice d'une valeur minimum trouver au sein d'un array d'array (matrice)

salut,
j'ai le code suivant , je veux degager l'indice de l'array ayant la valeur minimum 8O8O

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

for i in ACL-1: print (i) sum=0 for j in i: print ("ggg",j) sum+= ECM[j-1] SUM.append(sum) print(sum) print(SUM) SUM=asarray(SUM) min=SUM.min()

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cette instruction

Code:

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ind=where(SUM.min())

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donne

Code:

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(array([0], dtype=int32),)

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alors que je veux pas l'indice au sein de l'array mais l'indice du grand array le contenant la valeur minimum par exemple "22.0"

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

[[123. 125. 134. 130.] [101. 178. 172. 102.] [155. 107. 135. 70.] ... [22. 159. 163. 127.] [142. 152. 178. 136.] [140. 103. 141. 213.]]

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Salut,

Je pense que vous cherchez np.argmin(). Cette fonction retourne l'indice de l'élément le plus petit d'une matrice, après l'avoir "aplatie" (soit transformée en 1D):

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import numpy as np   a = np.array([ [123., 125., 134., 130.], [101., 178., 172., 102.], [155., 107., 135., 70.], [22., 159., 163., 127.], [142., 152., 178., 136.], [140., 103., 141., 213.], ])   idx = np.argmin(a) val = a.flatten()[idx] print(idx, val) >>> 12 22.0

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J

Salut,

Si vous voulez 22.0 vous voulez une valeur et non l'indice.
Et si vous écrivez ind=where(SUM.min()) SUM.min() va retourner un nombre qui passer à where retournera l'index d'un tableau de dimension nulle.

Ce que vous voulez faire n'est pas clair et la façon dont vous vous y prenez n'arrange rien.
Partez d'un tableau comme:

Code:

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1 2 3 4

[ [2, 3, 4], [3, 2, 5], [5, 6, 7], ]

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déjà c'est plus facile de raconter ce que vous voulez et de poster un code complet qui permette de reproduire/comprendre ce que vous avez essayé de faire.

- W

Citation:

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Envoyé par Julien N

Salut,

Je pense que vous cherchez np.argmin(). Cette fonction retourne l'indice de l'élément le plus petit d'une matrice, après l'avoir "aplatie" (soit transformée en 1D):

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import numpy as np   a = np.array([ [123., 125., 134., 130.], [101., 178., 172., 102.], [155., 107., 135., 70.], [22., 159., 163., 127.], [142., 152., 178., 136.], [140., 103., 141., 213.], ])   idx = np.argmin(a) val = a.flatten()[idx] print(idx, val) >>> 12 22.0

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J

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oui c'est ce que j'ai déjà fait