np.argmin()
时间: 2023-10-16 08:07:26 浏览: 50
np.argmin()是一个NumPy库中的函数,用于返回数组中最小元素的索引。它可以接受一个数组作为参数,并返回该数组中最小元素的索引值。如果数组中存在多个最小值,则函数将返回第一个最小值的索引。
例如,如果有一个数组arr = [5, 3, 8, 2, 9],使用np.argmin(arr)将返回索引值3,因为2是数组中的最小值,并且其索引为3。
需要注意的是,np.argmin()函数默认会将多维数组展平为一维数组,并返回最小值的索引。如果想要在多维数组中找到最小值的索引,可以通过指定axis参数来实现。
希望这个解答对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
python np.argmin
`np.argmin` is a NumPy function that returns the indices of the minimum values along an axis of an array.
Syntax: `np.argmin(a, axis=None, out=None)`
Parameters:
- `a`: input array
- `axis`: the axis along which to find the minimum value. If not specified, the entire array will be flattened and the index of the minimum value will be returned.
- `out`: optional output array in which to place the result. If provided, the shape must be identical to the output shape.
Returns:
- If `axis` is None, a single integer indicating the index of the minimum value in the flattened array is returned.
- If `axis` is specified, an array of indices is returned, with the same shape as `a` except for the specified axis, which is replaced by a scalar index.
Example:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[4, 2, 1],
[3, 5, 6]])
# Returns the index of the minimum value in the flattened array
print(np.argmin(arr)) # Output: 2 (index of value 1)
# Returns the index of the minimum value along axis 0 (column-wise)
print(np.argmin(arr, axis=0)) # Output: [1 0 0] (indices of minimum values in each column)
# Returns the index of the minimum value along axis 1 (row-wise)
print(np.argmin(arr, axis=1)) # Output: [2 0] (indices of minimum values in each row)
```
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。