np.argmin()函数-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了np.argmin()函数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

函数调用方法

import numpy as np

np.argmin(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)

各个参数意义：
a：输入数组。
axis：可选参数，默认的是去展平数组，此外就是沿着特定的方向。
out：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。
keepdims：可选参数，True 或者 False。如果 keepdims 设置为 False，沿轴的尺寸被删除。即返回的维度比输入数组的维度低。如果 keepdims 设置为 True，则沿轴的大小将为 1，生成的数组具有与 a.shape 相同的维度。
返回值：数组的索引组成的数组。

示例1

from numpy import arange, reshape, argmin

a = arange(6).reshape(2, 3)
print("a: ")
print(a)
print("argin(a): ")
print(argmin(a))
a1 = arange(6)
print("a1: ")
print(a1)
print("argin(a1): ")
print(argmin(a1))
"""
result:
a: 
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
argin(a): 
0
a1: 
[0 1 2 3 4 5]
argin(a1): 
0
"""

可以看到，当我们不设置 axis 参数时，即使我们的输入数组为二维数组，使用 argmin() 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 0。

示例2

from numpy import arange, reshape, argmin

a = arange(6).reshape(2, 3)
print("a: ")
print(a)
print("当axis=0时，argin(a): ")
print(argmin(a, axis=0))
print("当axis=1时，argin(a): ")
print(argmin(a, axis=1))
"""
result:
a: 
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
当axis=0时，argin(a): 
[0 0 0]
当axis=1时，argin(a): 
[0 0]
"""

可以看到，当 axis=0 时，表示沿着 x 轴方向找出每一列元素中的最小值，因此输出为 [0 0 0]。当 axis=1 时，表示沿着 y 轴方向找出每一行元素中的最小值，因此输出为 [0 0]。

示例3

from numpy import arange, reshape, argmin, zeros, int64

a = arange(6).reshape(2, 3)
array1 = zeros(3, dtype=int64)
print("a: ")
print(a)
print("当axis=0时，argin(a): ")
print(argmin(a, axis=0))
argmin(a, axis=0, out=array1)
print("array1 的值为：")
print(array1)
"""
result:
a: 
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
当axis=0时，argin(a): 
[0 0 0]
array1 的值为：
[0 0 0]
"""

可以看到，当执行 out 参数时，可以将得到的结果存放在 array1 数组中，但是 array1 数组初始化会非常麻烦，因此不推荐指定 out 参数。

示例4

from numpy import arange, reshape, argmin, zeros, int64

a = arange(6).reshape(2, 3)
print("a: ")
print(a)
print(a.shape)
print("当 keepdims=False 时，argin(a): ")
array1 = argmin(a, axis=0, keepdims=False)
print(array1)
print(array1.shape)
print("当 keepdims=True 时，argin(a): ")
array2 = argmin(a, axis=0, keepdims=True)
print(array2)
print(array2.shape)
"""
result:
a: 
[[0 1 2]
 [3 4 5]]
(2, 3)
当 keepdims=False 时，argin(a): 
[0 0 0]
(3,)
当 keepdims=True 时，argin(a): 
[[0 0 0]]
(1, 3)
"""