arr=np.array([5,2,8,1,9,3,7])min_index=np.argmin(arr)print("numpyarray.com: Index of minimum value:",min_index) Python Copy Output: np.argmin()返回数组中最小值的索引。 5.2 使用numpy.argmax() importnumpyasnp arr=np.array([5,2,8,1,9,3,7])max_index=np.argmax(arr)print(...
在一个numpy对象数组中找到最小/最大对象的索引可以使用numpy的argmin和argmax函数。 要找到最小对象的索引,可以使用numpy的argmin函数。该函数接受一个数组作为输入,并返回数组中最小值的索引。例如: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7]) min_ind...
a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.count_nonzero(a)---3 22、argwhere 查找并返回非零元素的所有下标。 a = np.array([0,0,1,1,1,0])np.argwhere(a)---array([[2],[3],[4]], dtype=int64) 23、argmax & argmin argmax返回数组中Max元素的索引。它可以用于多类图像分类问题中获得...
代码示例如下: print("最小值的下标为:",min_index) 1. 上述代码将输出最小值的下标。 完整示例代码 importnumpyasnp# 创建数组arr=np.array([1,5,3,4,2])# 取得最小值的下标min_index=np.argmin(arr)# 输出结果print("最小值的下标为:",min_index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
array([2, 1, 3, 4]) >>> >>> np.partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面,大于 3 的在后面,1和3之间的在中间 array([1, 2, 3, 4]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 找到数组的第 3 小(index=2)的值和第 2 大(index=-2)的值 ...
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。 importnumpy as np a= np.array([[30, 40, 70], [80, 20, 10], [50, 90, 60]])print('我们的数组是:')print(a)print('\n') maxindex=np.argmax(a)print('调用 argmax() 函数:',maxindex) ...
代码如下: 方法一： //最小值 Array.prototype.min = function() { var min = this[0]; var ...
array[index]: 通过索引访问数组中的单个元素。 array[start:stop:step]: 使用切片访问数组的子集。 array[indices]: 通过索引数组访问多个元素。 首先,让我们导入NumPy库并创建一个多维数组: import numpy as np # 创建一个3x4的二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10...
9. numpy.argmin() argmin() 求最小值索引。示例如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 import numpy as np b= np.array([[3,4,7],[8,2,1],[5,9,6]]) print ('数组b:') print (b) #调用 argmin()函数 minindex = np.argmin(b) print (minindex) #展开数组中...
partition(a, (1, 3)) # 小于 1 的在前面,大于 3 的在后面,1和3之间的在中间 array([1, 2, 3, 4]) 找到数组的第 3 小(index=2)的值和第 2 大(index=-2)的值 >>> arr = np.array([46, 57, 23, 39, 1, 10, 0, 120]) >>> arr[np.argpartition(arr, 2)[2]] 10 >>> arr...