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

>>> 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

>>> 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

  =============================

若寻找一个列表的最大(小)值及其对应的索引:

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:

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)

# 按每列求出最小值的索引 axis=0
# 按每行求出最小值的索引 axis=1
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

  

numpy.argmin 使用的更多相关文章

  1. 小白眼中的AI之~Numpy基础

      周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode ...

  2. numpy学习笔记(三)

    (1)numpy的位操作 序号         操作及描述 1.      bitwise_and 对数组元素执行位与操作 2.      bitwise_or 对数组元素执行位或操作 3.      ...

  3. NumPy 排序、条件刷选函数

    NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法 ...

  4. python数据分析Numpy(二)

    Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab ...

  5. NumPy排序、搜索和计数函数

    NumPy - 排序.搜索和计数函数 NumPy中提供了各种排序相关功能. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种 ...

  6. Python之Numpy详细教程

    NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前 ...

  7. Python Numpy基础教程

    Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Pyth ...

  8. [Pandas] 02 - Tutorial of NumPy

    Ref: NumPy 教程 这里主要是查缺补漏一些常用方法. 初步认识 矩阵常见知识点 矩阵操作 Ref: [Python] 01 - Number and Matrix[总结过一部分] 一.矩阵 ( ...

  9. numpy库使用总结

    numpy study 0x01:n维数组对象ndaarray 存放同类型元素的多维数组 0x02:numpy数据类型 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 ...

随机推荐

  1. Ubuntu 16.04.2 安装Linux kernel 4.10 内核并解决 VMware 问题

    http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/141456.htm

  2. 程序猿怎样变身IT讲师

    我以前写过一篇文章,"一张图道尽程序猿的出路",里面有一张图: 这张图随着"一张图道尽程序猿的出路"这篇文章,以前被伯乐在线.docin(豆丁网).IT面试.J ...

  3. appium+python自动化98-非select弹出选择框定位解决

    前言 遇到问题:document.getElementsByClassName(...)[0] is undefined 选择框如果是select标签的,可以直接用select专用的方法去定位点击操作 ...

  4. Andorid之Annotation框架初使用(四)

    代替繁琐的finViewById @EActivity public class MyActivity extends Activity { // Injects R.id.myEditText @V ...

  5. 5)Linux程序设计入门--信号处理

    )Linux程序设计入门--信号处理 Linux下的信号事件 前言:这一章我们讨论一下Linux下的信号处理函数. Linux下的信号处理函数: 信号的产生 信号的处理 其它信号函数 一个实例 .信号 ...

  6. 在Ubuntu 13.04下的安装eclipse

    来源:http://www.cnblogs.com/lanxuezaipiao/p/3325628.html 一.eclipse安装过程 首先确保在安装eclipse之前已经安装好Java虚拟机 1. ...

  7. 领扣-209 长度最小的子数组 Minimum Size Subarray Sum MD

    Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina ...

  8. hadoop常见问题总结1

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-problem1.html,转载请注明源地址. 问题1:http://localhost:50030 H ...

  9. java 内存泄漏和内存溢出

    参考:https://blog.csdn.net/eff666/article/details/52784724 1.内存溢出  内存溢出:OOM(OutOfMemoryError)异常,即程序需要内 ...

  10. [译]使用scikit-learn进行机器学习的简介(教程1)

    原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basi ...