Найти в каждом столбце наименьшее значение среди положительных элементов матрицы?

Question

[montpellier]

Помогите, пожалуйста, с условием положительности, ниже приложил кусок

Код

for j in range(n):
    mn = B[0][j]
    for i in range(n):
        if B[i][j] < mn and B[i][j]>=0:
            mn = B[i][j]
    print(" %3d " % mn, end='')

Проверяет только у первых положительных элементов в столбце, как сделать чтобы у столбцов с первым отрицательным элементом тоже искало положительные?

Скрин

Comments

[Andrey Dugin]

Читайте задание и проверяйте, как в коде реализовано КАЖДОЕ условие из задания.

Answer 1

[MinTnt]

print(list(map(lambda x: min([i for i in x if i > 0]), B)))

Такое решение сойдёт?

Comments

[montpellier]

дополнил

[MinTnt]

montpellier, можно пример, как выглядит переменная B

[MinTnt]

montpellier, и ещё, задание было бы лучше, если бы имело примеры "Что нам даётся, и что мы должны получить"

[montpellier]

MinTnt, в вопросе скрин добавил, там Исходный массив B и под ним результат поиска минимального положительного элемента столбца, если 1 элемент столбца положительный, то все ищется нормально для этого столбца(на скриншоте 1,5,8,9,11 столбец), а если элемент столбца отрицательный, то он не ищет положительный элемент(например второй столбец).

[MinTnt]

montpellier,

print(list(map(lambda x: min([i for i in x if i > 0]) if [i for i in x if i > 0] else None, B)))

Answer 2

[deeppsycoder]

Я так понимаю, что если B - матрица, то речь идёт о numpy? Тогда циклы, скорей всего, неуместны, и надо решать методами numpy.

Например так.

# import numpy as np


# B = np.array([[0, -1, 1], [2, 1, 2], [3, -1, -1]])
B[B <= 0] = B.max()  # или можно B[B <= 0] = np.inf, если значения типа float
B.min(0)