np.argmin()---python

最新推荐文章于 2024-02-28 23:26:17 发布

Soybean11

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文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csefrfvdv/article/details/107491293

本文详细介绍了 NumPy 中的 argmin 函数，该函数用于寻找数组中最小元素的索引位置。文章通过一维和二维数组的例子，展示了如何使用 argmin 函数，并解释了 axis 参数的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作用：返回向量中的最小值的索引，可以按行返回或者按列返回

1、一维向量

s1=np.array([1,2,3,4])

np.argmin(s1)

>> 0

因为在一维向量s1中，最小值为1，所以返回的索引为0

2、二维向量

s1=np.array([[1,4,3]

,[2,3,4]

,[3,2,1]])

np.argmin(s1,axis=0)

>> [0,2,2]

axis=0按列取最小值，第一列最小值为1，第二列为2，第三列为1，对应的列索引分别为0，2，2，所以返回值为[0,2,2]

np.argmin(s1,axis=1)

>> [0,0,2]

axis=1按行取最小值，第一行最小值为1，第二行为2，第三行为1，对应的索引分别为0，0，2，所以返回值为[0,0,2]

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numpy使用np.argmin函数获取一维数组中最小值所在的索引(index of smallest value in numpy array with np.argmin)

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import numpy as np a = np.repeat(np.arange(5).reshape([1, -1]), 5, axis=0) + 10.0 print(a) [[10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.] [10. 11. 12. 13. 14.]] np.repeat(axis=，x):使矩阵在某个axis上重复x次。 np.arange.

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02-28

2071

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np.argmin()函数

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3325

可选参数，如果被提供，那么结果就会被插入到这个数组中，注意该数组一定要有合适的形状和数据类型。函数时也会优先将输入数组展平，然后找出数组中最小值对应的索引值并返回，因此我们得到的结果是。时，得到的数组的维度会与输入数组保持一致，为了保持维度，被去除的那个维度上面的维度退化为。：可选参数，默认的是去展平数组，此外就是沿着特定的方向。参数时，即使我们的输入数组为二维数组，使用。轴方向找出每一列元素中的最小值，因此输出为。轴方向找出每一行元素中的最小值，因此输出为。返回值：数组的索引组成的数组。

python编程之np.argmin()用法解析

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原型 numpy.argmin(a, axis=None, out=None)[source] 功能给出axis方向最小值的下标 Parameters: a : Input array. axis : 默认将输入数组展平。否则，按照axis方向 out : 可选 Returns: index_array : 下标组成的数组。shape与输入数组a去掉axis的维度相同。举例： 1、展平、axis=0、axis=1 >>> a = np.arange(6).reshape

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当使用axis参数时,我无法理解argmax和argmin的输出.例如：>>> a = np.array([[1,2,4,7], [9,88,6,45], [9,76,3,4]])>>> aarray([[ 1, 2, 4, 7],[ 9, 88, 6, 45],[ 9, 76, 3, 4]])>>> a.shape(3, 4)&g...