numpy.argmin#

numpy.argmin(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)[原始碼]#

傳回沿著軸的最小值索引。

參數:
aarray_like

輸入陣列。

axisint, optional

預設情況下，索引是指展平的陣列，否則沿著指定的軸。

outarray, optional

如果提供，結果將插入到此陣列中。它應該具有適當的形狀和 dtype。

keepdimsbool, optional

如果設定為 True，則縮減的軸將保留在結果中，作為大小為 1 的維度。使用此選項，結果將針對陣列正確廣播。

在 1.22.0 版本中新增。

傳回值:
index_array整數的 ndarray

陣列的索引陣列。它的形狀與 a.shape 相同，並沿著 axis 維度移除。如果 keepdims 設定為 True，則 axis 的大小將為 1，且結果陣列的形狀與 a.shape 相同。

另請參閱

ndarray.argmin, argmax
amin

沿著給定軸的最小值。

unravel_index

將展平的索引轉換為索引元組。

take_along_axis

套用來自 argmin 的 np.expand_dims(index_array, axis) 到陣列，如同呼叫 min。

註解

在最小值多次出現的情況下，會傳回第一次出現的索引。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> a
array([[10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])
>>> np.argmin(a)
0
>>> np.argmin(a, axis=0)
array([0, 0, 0])
>>> np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0])

N 維陣列的最小元素索引

>>> ind = np.unravel_index(np.argmin(a, axis=None), a.shape)
>>> ind
(0, 0)
>>> a[ind]
10

>>> b = np.arange(6) + 10
>>> b[4] = 10
>>> b
array([10, 11, 12, 13, 10, 15])
>>> np.argmin(b)  # Only the first occurrence is returned.
0

>>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])
>>> index_array = np.argmin(x, axis=-1)
>>> # Same as np.amin(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1)
array([[2],
       [0]])
>>> # Same as np.amax(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1),
...     axis=-1).squeeze(axis=-1)
array([2, 0])

將 keepdims 設定為 True，

>>> x = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
>>> res = np.argmin(x, axis=1, keepdims=True)
>>> res.shape
(2, 1, 4)
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