检索np.ndarray中最小值和最大值的索引

Question

我正在处理一些tif文件，我必须根据.tif文件绘制温度与植物指数之间的依赖关系。这只是供参考。现在我的编程问题。 我使用python 2.7（x64）。 我有大的ndarray形式NumPy lib，包含temerature的值和second（相同大小）与植被idex。 mergedmask是我的掩码（与其他数组相同），其中False值表示它是有效数据。

maxTS = np.amax(toa[mergedmask==False]) 
minTS = np.amin(toa[mergedmask==False]) 
maxVI = np.amax(ndvi1[mergedmask==False]) 
minVi = np.amin(ndvi1[mergedmask==False]) 

在上部将变量i具有TS（温度）和VI（植被指数）的最小值和最大值。一切都好。我很开心。现在我必须在toa和ndvi1阵列中找到坐标。所以我使用这个：

ax,ay = np.unravel_index(ndvi1[mergedmask==False].argmin(),ndvi1.shape) 

为了简化我的味精，我只专注于minVI。上行返回2个索引。然后：

newMinVi = ndvi1[ax][ay] 

应分配给newMinVi相同的值minVi。但事实并非如此。我查看了像ax-1, ax+1, ay-1,ay+1这样的索引，并且它们都不甚接近我的minVi值。你有任何想法来获得我的minVi价值的协调。

Answer 1

ndvi1[mergedmask==False].argmin()将给出ndvi1[mergedmask==False]中最小值的索引，即对应于mergedmask为False的地方的新阵列的索引。

这里的问题是，ndvi1[mergedmask==False]不是真的面具。它选择符合条件的那些值ndvi1，并将这些值组装到一个新的一维数组中。例如，请检查ndvi1[mergedmask==False].size是什么，并将其与ndvi1.size进行比较。

你可能想要做什么是创建一个真正的屏蔽数组：

ndvi1_masked = np.ma.masked_array(ndvi1, (mergedmask==False)) 
ax, ay = np.unravel_index(ndvi1_masked.argmin(), ndvi1.shape) 

希望这有助于！

Answer 2

几乎我想要的。

ndvi1_masked = np.ma.masked_array(ndvi1, (mergedmask==False)) 

蒙面相当好，但不是这个值我想要的。我只需要改变声明mergedmask==False，最后我得到：

myNdviMasked = np.ma.masked_array(ndvi1,(mergedmask!=False)) 
bx, by = np.unravel_index(myNdviMasked.argmin(), myNdviMasked.shape) 

感谢您的帮助:)