提取最低阵列的列表中，用自己的Python

路口沿情节线我有一个由子阵列状的列表：提取最低阵列的列表中，用自己的Python

[array(.....),array(.....),array(.....),....]

所有数组的长度是相同的（基本上每个数组代表一条线）。

我想提取元素的最小值元素。所以如果每个数组有100个元素，那么我希望最终列表的长度为100个元素。我也想要这些线相交的点。像这样的东西应该澄清我的意思是：

https://www.dropbox.com/s/xshkhvqp0ay3vxc/g14.png

来源

2014-02-13 hat

您计算最小值的部分是'numpy.min（l，axis = 0）'。不知道关于阴谋或你的意思是交叉点。 – user2357112

数组如何表示行？ – user2357112

@ user2357112通过使用类似x = array（linspace（0,2.4,100））和y = x + 2或x * 3等的东西...这将是线性的并且可以表示一条线！ – hat

我没有声称这是最好的方式来做到这一点，因为没有完全围绕Python思考。我在计算相图时编写了类似问题的解决方案。在给定的温度下，对于不同相的一定数量的自由能函数，总体最小自由能曲线是多少，哪一个函数是每个点的最小值。

G = [] 
while iPhase < len(f): # loop through all free energy functions 
    G.append(f[iPhase](x)) # x is an array of x values 
    iPhase = iPhase+1 
minG = G{0][:] # define an overall minimum free energy curve, starting with 0'th 
minF = np.zeros(len(minG)) # prepare for index indicating which function f[i](x) is min 
iPhase = 1 
while iPhase < len(f): 
    nextF = iPhase*np.ones(len(x0, dtype=np.int) 
    np.less(G[iPhase],minG, nextF) # where is next free energy function less than current min 
    minG = np.minimum(minG, G[iPhase]) # new overall minimum 
    minF = np.ma.filled(np.ma.array(minF, mask=nextF), fill_value=iPhase) # new index as needed 
    iPhase = iPhase+1

因此，最终输出是一个总体最小值minG，以及它来自哪个曲线的索引（minF）。现在，如果要优化交叉点，可以使用

changes = np.array(np.where(minF[:-1]!=minF[1:]))

返回指示线在哪里交叉以及涉及哪些功能。如果他们不同的函数是真正的线y = mx * b，那么可以通过代数来得到确切的交叉点。对于更复杂的函数，需要一个更复杂的过程（我将临时函数定义为两者之间的差异，然后使用scipy.optimize.newton来获得零）。

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2014-02-13 19:22:15

让说，你有以下列表：

>>> l = [array('i', [5, 15, 1, 25]), 
     array('i', [5, 15, 2, 25]), 
     array('i', [5, 15, 3, 25])]

您可以获取每个数组的最小值下列要求：

>>> [min(x) for x in l] 
[1, 2, 3]

对不起，但我不明白你的问题的其余部分:)

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2014-02-13 07:44:53

像这样：

>>> import numpy as np 
>>> np.random.seed(0) 
>>> data = np.random.rand(3, 4) 
>>> data 
array([[ 0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318], 
     [ 0.4236548 , 0.64589411, 0.43758721, 0.891773 ], 
     [ 0.96366276, 0.38344152, 0.79172504, 0.52889492]]) 
>>> result = data.min(axis=1) 
>>> result 
array([ 0.54488318, 0.4236548 , 0.38344152]) 
>>>

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2014-02-13 10:40:26 YXD

的两条线的交叉点可以通过代数找到 AX + B = CX + d

意味着：X =（分贝）/（AC）

因此在python中，你所要做的就是将每个数组与一个对（a，b）联系起来，这些可以通过从数组中获取任意两个点来找到，或者如果必须的话，通过最小二乘方拟合:-)

这会给你成对的交点，但这是一个N^2算法。据推测，你可以通过扫描做得更好，但在这一点上，计算几何文本是为了

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2014-02-13 11:18:27

提取最低阵列的列表中，用自己的Python

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