np.argmin
详解Numpy argmin(),np.argmin（返回数组元素的最小值的索引）函数的作用与使用方法(图文详解1)
详细介绍一下 NumPy 中的 argmin() 函数。
- 函数作用:
numpy.argmin()函数用于返回数组中最小元素的索引。它可以沿着指定轴计算最小值的索引,或者返回整个数组中最小值的索引。这在数据分析和机器学习中非常有用。 - 底层原理:
argmin()函数的底层实现利用了 C 语言中的argmin()函数,它通过遍历数组元素来找到最小值的索引。这个过程是高度优化的,可以高效地处理大型数组。 - 使用方法:
numpy.argmin(a, axis=None, out=None)
a: 输入数组axis: 指定沿着哪个轴查找最小值的索引,如果不指定,则返回整个数组的最小值索引
- 使用步骤:
a. 导入 NumPy 库
b. 创建一个 NumPy 数组
c. 使用numpy.argmin()函数查找数组中最小值的索引
d. 根据需要,指定沿着某个轴查找最小值的索引 - 示例代码:
import numpy as np
# 创建一个 2D NumPy 数组
arr = np.array([[5, 2, 9, 1], [3, 7, 4, 8]])
print("原始数组:")
print(arr)
# 输出:
# [[5 2 9 1]
# [3 7 4 8]]
# 查找整个数组中最小值的索引
min_idx = np.argmin(arr)
print("\n整个数组中最小值的索引:", min_idx)
# 输出: 整个数组中最小值的索引: 3
# 沿行查找每行的最小值索引
row_min_idx = np.argmin(arr, axis=1)
print("\n每行的最小值索引:", row_min_idx)
# 输出: 每行的最小值索引: [1 0]
# 沿列查找每列的最小值索引
col_min_idx = np.argmin(arr, axis=0)
print("\n每列的最小值索引:", col_min_idx)
# 输出: 每列的最小值索引: [1 0 1 0]
总结:
numpy.argmin() 函数可以快速找到数组中最小值的索引。它可以在整个数组范围内查找最小值,也可以沿着指定轴查找每个维度的最小值索引。这个函数在数据分析和机器学习中非常有用,比如找到异常值、确定最优参数等。它的底层实现利用了 C 语言的高性能,能够高效地处理大型数组。
Python 逐行读取文件 python readline（readline、readlines）, python按行读取txt,函数使用方法（图文详解1）
