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)。

import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(array1-array2>=-3) x的结果

根据提供的引用内容，import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np的常见做法。numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

根据引用中的代码，arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])创建了一个3x3的二维数组。arr表示取数组arr的第一行，即[1,2,3]。arr表示取数组arr的第二行第二列的元素，即5。

根据引用中的代码，使用np.dot(a,b)进行矩阵的相乘。a是一个2x3的二维数组，b是一个3x2的二维数组。np.dot(a,b)的结果是一个2x2的二维数组，表示矩阵相乘的结果。具体代码如下：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(array1 - array2 >= -3)

x的结果是2。这是因为array1 - array2得到[-3, -3, -3]，然后判断每个元素是否大于等于-3，得到[True, True, True]，再使用np.sum对结果进行求和，得到2。