np.argmin

argmin argmax - superyangtze的博客 - 我的搜狐

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如何不显式转化为 numpy.ndarray 类型（有时也无法转换，当异质容器时）不通过 np.argmax 这样的函数获得最

np.argmin(c)np.argmax(c)#maximum函数可返回多个数组里的各最大值 np.maximum(a,b,c)#同理minximum返回

数组中最小最大元素的索引：np.argmin(a)，np.argmax(a) 多个数组的对应位置上元素大小的比较：np.maximum

idxmax/idxmin min_index=np.argmin(average_prices)for weekday,average_prices in enumerate(average_

a=np.arange(6).reshape(2,3)>>>a array([[0,1,2],[3,4,5]])>>>np.argmin(a)0>>>np.argmin(a,axis=0)array

np.log(a)np.log10(a)np.log2(a):argmin(a)argmax(a):计算数组a的最小、最大值的下标（注：是一维的下标）

argmin(a)0>>>np.argmin(a,axis=0)array([0,0,0])>>>np.argmin(a,axis=1)array([0,0])indices of the

import pandas as pd import numpya=df.a print('a is')print(a)print('argmin of column a is%s.'%a.

9,100]])print(a)print(b)print(c)print(np.argmin(c))print(np.argmin(c,axis=0))#按每列求出最小值的索引

ndarray.argmin(axis=none,out=none)¶ return 示例 import numpy as np a=np.array([[30,40,70],[80,20,.