python - Numpy:在没有循环的情况下获取索引中的最小值？

Question

假设我有以下数组:

distance = np.array([2, 3, 5, 4, 8, 2, 3])
idx = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 2, 2 ])

现在我想要一个索引内的最小距离。所以我的目标是:

result = [2, 4, 2]

我现在唯一的想法是这样的:

for i in idx_unique:
    result.append(np.amin(distances[np.argwhere(idx = i)]))

但是有没有没有循环的更快的方法？

Answer 1

您可以转换 idx到 bool 向量以在距离向量内使用索引:

distance = np.array([2, 3, 5, 4, 8])
idx = np.array([0, 0, 1, 1, 1]).astype(np.bool)

result = [np.min(distance[~idx]), np.min(distance[idx])]