numpy.argmin 使用
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
- 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 ...
- 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. ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- [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 ( ...
- 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
- Struts2 @ResultPath注释示例
在Struts 2中, @ResultPath 注解用于控制Struts2找到存储的结果或JSP页面.默认情况下,它会找到结果页在 “WEB-INF/content/” 文件夹. 不知道为什么在Str ...
- GCC降级
前阵子将Ubuntu升级到了12.04,原来装得virtualbox也可以正常使用.后来几次内核升级之后,virtualbox突然不能用了.virtualbox提示进行/etc/init.d/vbox ...
- Linux系统中/dev/mtd与/dev/mtdblock的区别,即MTD字符设备和块设备的区别
转:http://www.crifan.com/linux_system_in__dev__mtd_and__dev__mtdblock_distinction_character_devices_a ...
- 怎样教你牢记17个的Win7快捷键!
常规快捷键在开始使用Win7中神奇的快捷键加速我们的电脑操作之前,先给大家介绍几个从Win2000到现在一直通用的“资源管理器”快捷键,权当作热身吧!Win+E: 打开“资源管理器”.Win+R: 打 ...
- Eclipse搭建Gradle环境
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b20ae2e0102uz4t.html 1.上Grandle官网下载Gradle,地址:http://www.gradle.or ...
- OpenGl的源程序,运行就提示,"计算机丢失 glut32.dll文件"
转自:http://www.cppblog.com/longzxr/archive/2009/12/04/102565.html?opt=admin 今天调试OpenGl的源程序,编译通过,但一运行就 ...
- mysql 中 unix_timestamp和from_unixtime函数
1.unix_timestamp 将时间转化为时间戳.(date 类型数据转换成 timestamp 形式整数) 没传时间参数则取当前时间的时间戳 mysql> select unix_time ...
- django:MySQL Strict Mode is not set for database connection 'default'
?: (mysql.W002) MySQL Strict Mode is not set for database connection 'default' HINT: MySQL's ...
- SPSS Clementine 数据挖掘入门3
转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html 了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS ...
- 82. Remove Duplicates from Sorted List II && i
题目 83. Remove Duplicates from Sorted List Given a sorted linked list, delete all duplicates such tha ...