寻找整个矩阵中非0最小值，并替代矩阵中的0元素

可以使用numpy库中的函数来寻找整个矩阵中非0最小值，并将矩阵中的0元素替换为该最小值，具体的代码如下：

import numpy as np

# 构造一个示例矩阵
mat = np.array([[0, 2, 0], [3, 0, 4], [0, 5, 6]])

# 寻找整个矩阵中的非0最小值
min_val = np.min(mat[mat != 0])

# 将矩阵中的0元素替换为非0最小值
mat[mat == 0] = min_val

# 输出结果
print(mat)

在这个示例中，我们首先构造了一个矩阵mat，然后使用numpy库中的min函数和布尔索引来寻找整个矩阵中非0最小值。接着，我们将矩阵中的0元素替换为该最小值，最后输出结果即可。

相关问题

寻找矩阵中非0最小值，并替代矩阵中的0元素

可以使用numpy库中的函数来寻找矩阵中非0最小值，并将矩阵中的0元素替换为该最小值，具体的代码如下：

import numpy as np

# 构造一个示例矩阵
mat = np.array([[0, 2, 0], [3, 0, 4], [0, 5, 6]])

# 寻找非0最小值
min_val = np.min(mat[mat != 0])

# 将矩阵中的0替换为非0最小值
mat[mat == 0] = min_val

# 输出结果
print(mat)

在这个示例中，我们首先构造了一个矩阵mat，然后使用numpy库中的min函数和布尔索引来寻找矩阵中非0最小值。接着，我们将矩阵中的0元素替换为该最小值，最后输出结果即可。

python寻找矩阵中非0最小值

可以使用numpy库中的函数来寻找矩阵中非0最小值，具体的代码如下：

import numpy as np

# 构造一个示例矩阵
mat = np.array([[0, 2, 0], [3, 0, 4], [0, 5, 6]])

# 将矩阵中的0替换为无穷大
mat[mat == 0] = np.inf

# 寻找非0最小值
min_val = np.min(mat)

# 输出结果
print(min_val)

在这个示例中，我们首先构造了一个矩阵mat，然后将其中的0替换为无穷大，这样矩阵中的非0元素就是所有有限的数字了。然后，使用numpy库中的min函数来寻找最小值，最后输出结果即可。