在python中，arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) np.argmin(arr[1:],axis=0) 输出结果为

首先，将数组 `arr` 定义为：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

`arr` 的值为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

然后，`np.argmin(arr[1:], axis=0)` 的意思是，在 `arr` 的第二行及其后面的所有行中，找到每列的最小值，并返回每列最小值所在的行索引。注意，索引是从0开始计数的，因此第一行的索引是0，第二行的索引是1，以此类推。

由于我们从第二行开始搜索最小值，因此只需要考虑后面的两行（即第二行和第三行）：

array([[4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

在第一列中，4是最小值，它在第0行（也就是第二行）中找到。在第二列中，5是最小值，它在第0行（也就是第二行）中找到。在第三列中，6是最小值，它在第0行（也就是第二行）中找到。因此，函数将返回数组 `[0, 0, 0]`，表示每列的最小值都在第二行（也就是索引0）中找到。

因此，`np.argmin(arr[1:], axis=0)` 的输出结果为：

array([0, 0, 0])

相关问题

在python中，arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]]) arr2=np.array([1,2,7 arr=arr.reshape(3,2) arr.shape 输出结果为

### 回答1：
在给出的代码中，第二个数组 arr2 的末尾缺少一个右括号，为了让代码能够运行，需要在 arr2 的末尾添加一个右括号。修正后的代码如下：

import numpy as np

arr1 = np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2 = np.array([1,2,7])
arr = arr1.reshape(3,2)
print(arr.shape)

运行上述代码后，输出结果为：

(3, 2)

这表示 `arr` 现在是一个 3 行 2 列的数组，即有 3 个子数组，每个子数组中有 2 个元素。这是由于原先的 `arr1` 是一个 2 行 3 列的数组，通过 `reshape` 函数转换为了一个 3 行 2 列的数组。

### 回答2：
arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2=np.array([1,2,7])
arr=arr.reshape(3,2)
arr.shape

输出结果为(3, 2)。

首先，我们创建了一个二维数组arr1，其中包含两个列表[0,1,2]和[2,3,3]。然后，我们创建了一个一维数组arr2，包含元素1、2和7。

接下来，我们使用reshape函数将arr数组重新排列为一个3行2列的数组。reshape函数可以改变数组的形状，但是要确保新形状的元素数量与原数组相同。

最后，我们使用arr.shape来获取数组的形状。shape属性返回一个元组，表示数组的维度。在这个例子中，输出结果为(3, 2)，表示数组有3行2列。

### 回答3：
输出结果为(3, 2)。

Python中如何用通过索引的方式来删除，使得arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])变成arr = np.array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])

在Python的NumPy库中，如果你想要通过索引来删除二维数组的一部分元素，可以直接使用`numpy.delete()`函数配合数组切片。但是这个函数主要是用来删除一维数组中的元素，对于二维数组的操作通常需要两步。首先，你可以使用`numpy.delete()`删除一维数组的对应部分，然后利用切片更新二维数组的指定位置。

假设你想从给定的数组`arr`中删除第二行，可以按照下面的步骤操作：

import numpy as np

# 初始化二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 删除指定行
row_to_remove = 1  # 行索引从0开始，所以这里是删除第二行
arr = np.delete(arr, row_to_remove, axis=0)  # axis=0表示按行删除

# 结果变成了 arr = [[1, 2, 3], [7, 8, 9]]
print(arr)

# 或者，如果你想要保持原始数组不变，可以复制后再操作
# arr_copy = arr.copy()  # 创建数组副本
# arr_copy = np.delete(arr_copy, row_to_remove, axis=0)
# print(arr_copy)