numpy.argmin

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.argmin.html

 

numpy.argmin(a, axis=None, out=None)[source]

给出axis方向最小值的下表

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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) >>> a array([[0, 1, 2],        [3, 4, 5]]) >>> np.argmin(a) 0 >>> np.argmin(a, axis=0) array([0, 0, 0]) >>> np.argmin(a, axis=1) array([0, 0])

　　

2、多个最小值，只显示第一个

1 2 3 4 5 6

>>> b = np.arange(6) >>> b[4] = 0 >>> b array([0, 1, 2, 3, 0, 5]) >>> np.argmin(b) # Only the first occurrence is returned. 0

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若寻找一个列表的最大（小）值及其对应的索引：

1 2 3 4

list = [9, 12, 88, 14, 25] max_index =  max(list) # 最大值的索引 max_value = list.index(max(list)) # 返回最大值 # 最小的话 max换成min

　　

若是numpy中arrary的类型:

1 2 3 4 5

a= np.array([9, 12, 88, 14, 25]) list_a = a.tolist()    list_a_max_list = max(list_a) #返回最大值 max_index = list_a.index(max(list_a)) # 返回最大值的索引

　　

• min/max是python内置的函数

• np.argmin/np.argmax是numpy库中的成员函数

（可适合处理numpy.ndarray对象，可选的参数是axis=0或者1）

1	# 按每列求出最小值的索引 axis=0

1	# 按每行求出最小值的索引 axis=1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

import numpy as np    a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array((5, 6, 7, 8)) c = np.array([[11, 2, 8, 4], [4, 52, 6, 17], [2, 8, 9, 100]])    print(a) print(b) print(c)    print(np.argmin(c)) print(np.argmin(c, axis=0)) # 按每列求出最小值的索引 print(np.argmin(c, axis=1)) # 按每行求出最小值的索引 # 最小的话 min换成max