numpy.argmin
numpy.argmin(a, axis=None, out=None) [source]
返回沿轴的最小值的索引。
参数 ： | a ：array_like 输入数组。 axis ： 默认情况下，索引在扁平数组中，否则沿着指定的轴。 out ：array, 可选 如果提供，结果将被插入此数组。 它应该具有适当的形状和dtype。 |
返回值 ： | index_array ：ndarray of ints 索引数组到数组中。 它的形状与a.shape相同， 但沿轴的尺寸已删除。 |
Notes
在多次出现最小值的情况下，返回对应于第一次出现的索引。
例子
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> a
array([[10, 11, 12],
[13, 14, 15]])
>>> np.argmin(a)
0
>>> np.argmin(a, axis=0)
array([0, 0, 0])
>>> np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0])N维数组的最小元素的索引：
>>> ind = np.unravel_index(np.argmin(a, axis=None), a.shape)
>>> ind
(0, 0)
>>> a[ind]
10>>> b = np.arange(6) + 10
>>> b[4] = 10
>>> b
array([10, 11, 12, 13, 10, 15])
>>> np.argmin(b) # Only the first occurrence is returned.
0>>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])
>>> index_array = np.argmin(x, axis=-1)
>>> # Same as np.min(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1)
array([[2],
[0]])
>>> # Same as np.max(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1).squeeze(axis=-1)
array([2, 0])