python求矩阵某行最小元素的坐标

可以使用Python中的numpy库来处理矩阵，使用argmin()函数可以获取矩阵中最小元素的索引，在加上shape属性可以获取矩阵的行列数，从而得到最小元素的坐标。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3行4列的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 10, 11, 12]])

# 获取第2行中最小元素的索引
min_index = matrix[1].argmin()

# 获取矩阵的行列数
rows, cols = matrix.shape

# 输出最小元素的坐标
print("最小元素的坐标为：({},{})".format(1, min_index))

输出结果为：

最小元素的坐标为：(1,0)

表示第2行中最小元素的坐标为(1,0)。

相关问题

python非标定法求相机的内参矩阵

相机的内参矩阵可以通过非标定法进行求解。下面是求解步骤：

1. 采集多组不同的图像，并且需要在不同角度、位置、距离下拍摄。这些图像需要具备较高的重叠度，以便于后续的图像匹配。

2. 对所有的图像进行特征提取，在图像特征点中选取匹配点。可以使用SIFT、SURF等算法进行特征提取和匹配。

3. 根据匹配点的坐标，计算出相机在三维坐标系中的位置和方向。可以使用PnP算法进行求解。

4. 根据相机位置和方向，计算出相机的投影矩阵。

5. 对所有的匹配点进行反投影，将其转换为相机坐标系中的坐标。

6. 利用反投影后的点，进行相机内参矩阵的求解。可以使用最小二乘法进行求解。

7. 经过求解后，得到相机的内参矩阵。

需要注意的是，非标定法求解相机内参矩阵的精度往往不如标定法，但是其实现难度较低，可以在一定程度上提供相机的内参矩阵。

鞍点是指矩阵中的某元素A[i][j]是第i行中值最小的元素，同时又是第j列中值最大的元素。试设计一个算法求矩阵A中的所有鞍点。 ‎

可以使用“行最小，列最大”的思想来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 遍历矩阵A的每一行，找出当前行的最小值。

2. 对于每一个最小值，遍历该行的每一个元素，如果该元素也是所在列的最大值，则找到了一个鞍点。

3. 将所有鞍点的坐标记录下来。

下面是一个Python的实现：

def saddle_points(matrix):
    # 获取矩阵的行数和列数
    m, n = len(matrix), len(matrix[0])
    # 遍历每一行
    for i in range(m):
        # 找出当前行的最小值
        row_min = min(matrix[i])
        # 遍历当前行的每一个元素
        for j in range(n):
            # 如果该元素是所在列的最大值，则找到了一个鞍点
            if matrix[i][j] == row_min and matrix[i][j] == max([matrix[k][j] for k in range(m)]):
                yield (i, j)  # 返回鞍点的坐标

这个算法的时间复杂度为O(mn^2)，其中m和n分别是矩阵的行数和列数。在实际应用中，可能需要对算法进行优化以提高效率。