np.argmin（）函数的用法

np.argmin()函数是numpy库中的函数，用于返回数组中最小值的索引。语法是np.argmin(array, axis = None, out = None)，其中array是要计算最小值的数组，axis是可选参数，决定沿那个轴计算最小值，默认值为None，out也是可选参数，表示输出结果的位置，默认值为None。

相关问题

np.argmin和torch.min的区别

`np.argmin` 和 `torch.min` 是用于找到张量中最小值的索引的函数，但它们来自不同的库，具有一些区别。

`np.argmin` 是 NumPy 库中的函数，用于在 NumPy 数组中找到最小值的索引。它的使用方式如下：

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 8, 1, 9])
min_index = np.argmin(arr)

print(min_index)  # 输出：3

在这个例子中，我们定义了一个 NumPy 数组 `arr`，并使用 `np.argmin(arr)` 找到了最小值的索引。输出结果为 3，表示最小值在数组中的索引位置。

`torch.min` 是 PyTorch 库中的函数，用于在 PyTorch 张量中找到最小值的索引。它的使用方式如下：

import torch

tensor = torch.tensor([5, 2, 8, 1, 9])
min_value, min_index = torch.min(tensor, dim=0)

print(min_index.item())  # 输出：3

在这个例子中，我们定义了一个 PyTorch 张量 `tensor`，并使用 `torch.min(tensor, dim=0)` 找到了最小值的索引。输出结果为 3，表示最小值在张量中的索引位置。

需要注意的是，`torch.min` 函数在返回最小值索引时会返回一个张量，并且我们需要使用 `.item()` 方法将其转换为标量值。而 `np.argmin` 直接返回最小值索引的标量值。

此外，`torch.min` 还可以指定 `dim` 参数来沿着特定的维度进行最小值的计算。这使得我们可以在多维张量中找到每个维度的最小值索引。

总结起来，`np.argmin` 是 NumPy 库中用于找到 NumPy 数组中最小值索引的函数，而 `torch.min` 是 PyTorch 库中用于找到 PyTorch 张量中最小值索引的函数，并且支持沿着不同维度进行计算。

standard_points = np.logspace(np.log10(0.1), np.log10(10), 20) # 使用了numpy库中的subtract.outer函数来计算每个数据点与参考点之间的差值， # 再使用argmin函数来找到差值最小的参考点的索引。最后，根据索引找到对应的参考点即可。 nearest_points = xf[np.abs(np.subtract.outer(standard_points, xf)).argmin(axis=1)] print(nearest_points)

这段代码的作用是：给定一个一维数组 `xf`，以及一个包含 20 个数的一维数组 `standard_points`，找到 `standard_points` 中每个数对应的在 `xf` 中的最接近的数，并将这些最接近的数存储在 `nearest_points` 中。

具体的实现方法是：

1. 使用 `np.logspace` 函数在对数刻度上生成 20 个数，作为参考点 `standard_points`。

2. 使用 `np.subtract.outer` 函数计算每个 `standard_points` 和 `xf` 中所有数之间的差值，得到一个形状为 (20, len(xf)) 的数组。

3. 对这个数组沿着第二个维度使用 `argmin` 函数，得到每个 `standard_points` 对应的在 `xf` 中的最接近的数的索引。

4. 使用这些索引从 `xf` 中取出对应的最接近的数，并将它们存储在 `nearest_points` 中。

注意，这段代码中使用了 NumPy 的广播功能，使得 `np.subtract.outer` 函数可以同时处理两个不同形状的数组。