numpy.argmax() 和 numpy.argmin()
时间: 2023-11-13 15:03:30 浏览: 47
numpy.argmax() 函数返回数组中最大值的索引,而 numpy.argmin() 函数返回数组中最小值的索引。这两个函数都可以接受一个参数 axis,用于指定沿着哪个轴计算最大值或最小值。如果不指定 axis 参数,则会将整个数组视为一个一维数组来计算最大值或最小值。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 1]])
print(np.argmax(a)) # 输出:4,即 a[1, 1] 的索引
print(np.argmax(a, axis=0)) # 输出:[1 1 0],即每列最大值的索引
print(np.argmin(a)) # 输出:0,即 a[0, 0] 的索引
print(np.argmin(a, axis=1)) # 输出:[0 2],即每行最小值的索引
```
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:
```python
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:
```python
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。
torch.argmin
引用\[1\]:1、两个框架的argmin等价; 2、torch.min包含了argmin和两个tensor对比这两个功能,分别对应numpy中的np.argmin和np.minimun; 3、torch.min包含了torch.argmin的功能。 引用\[2\]:torch.argmin 返回在指定维度方向上最小值的索引。 引用\[3\]:例2——不指定维度,返回整体上最大值的序号。
根据引用\[2\]和引用\[3\]的内容,torch.argmin函数用于返回在指定维度方向上最小值的索引。如果不指定维度,则返回整体上最小值的索引。例如,对于一个3x3的张量a,使用torch.argmin(a, dim=1)将返回每行最小值的索引,而使用torch.argmin(a)将返回整个张量中最小值的索引。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Numpy与Pytorch对比(一)最大/最小值寻找](https://blog.csdn.net/sinat_37145472/article/details/94753866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [PyTorch:torch.max、min、argmax、argmin](https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/109128931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]