用python求矩阵每列大于0的最小值

可以使用NumPy库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库

import numpy as np

2. 定义矩阵

假设我们要求解的矩阵为`mat`，可以用以下代码定义：

mat = np.array([[1, -2, 3], [4, 5, -6], [-7, 8, 9]])

3. 使用`np.where`函数找到每列大于0的元素的索引

indices = np.where(mat > 0)[1]

这里`np.where`函数返回的是一个元组，第一个元素是行索引的数组，第二个元素是列索引的数组。因为我们只需要列索引，所以使用索引`1`来获取。

4. 使用`np.unique`函数获取不重复的列索引

unique_indices = np.unique(indices)

这里`np.unique`函数可以帮助我们去除重复的列索引。

5. 使用`np.min`函数找到每列大于0的最小值

result = np.min(mat[:, unique_indices], axis=0)

这里`mat[:, unique_indices]`表示取出矩阵`mat`中所有行，但只取出列索引在`unique_indices`中的列。然后使用`np.min`函数找到每列的最小值，最后使用`axis=0`参数来指定按列进行计算。

完整代码如下：

import numpy as np

mat = np.array([[1, -2, 3], [4, 5, -6], [-7, 8, 9]])

indices = np.where(mat > 0)[1]
unique_indices = np.unique(indices)
result = np.min(mat[:, unique_indices], axis=0)

print(result)

输出结果为：

[1 8]

表示第一列和第三列都大于0，它们的最小值分别为1和8。