argmin()函数可不只有这个用途,它还可以返回特定要求下的最小值的下标。比如: a = np.arry([10,3,2,6,8,4,9]) valid_ index = np.where( a > 5)[0] valid_ index [a [valid_ index] .argmin()] 最终输出结果是:3。该示例就是输出列表中所有大于5的值中,最小值的下标值。 学习并
argmin()、nanargmin()、argmax() 函数的示例代码 example1 如下。 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np arr = np.array([[3,15,2],[30,7,10]]) print ('原数组是:',arr) #调用argmax() 函数 maxindex= np.argmax(arr) print('最大值索引',maxindex) maxindex0 = np.argma...
argmin()函数可不只有这个用途,它还可以返回特定要求下的最小值的下标。比如: a = np.arry([10,3,2,6,8,4,9]) valid_ index = np.where( a > 5)[0] valid_ index [a [valid_ index] .argmin()] 最终输出结果是:3。该示例就是输出列表中...
import numpy as np np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子 x = np.random.random(50) x np.min(x) # x的最小值 np.argmin(x) # x的最小值的索引 x[4] # x的第4位的索引值 np.max(x) # x的最大值 np.argmax(x) # x的最大值的索引 x[36] # x的第36位...
->value np.argmin(a, axis=None)常见的接⼝如上所⽰，前者除了⼀个可迭代对象外，还接收⼀个函数对象（keyword argument），⽤于指定⽐较的对象（也即最值⽐较的内容是，将迭代对象中的元素逐个赋予func函数对象所得到返回值），可见func只可接受⼀个参数，如min(dict, key=dict.get)。
np.argmin/np.argmax是numpy库中的成员函数 接口不同 min(iterable, key=func)->value np.argmin(a, axis=None) AI代码助手复制代码 常见的接口如上所示,前者除了一个可迭代对象外,还接收一个函数对象(keyword argument),用于指定比较的对象(也即最值比较的内容是,将迭代对象中的元素逐个赋予func函数对象所得...
valid_ index = np.where( a > 5)[0] valid_ index [a [valid_ index] .argmin()] 最终输出结果是:3。该示例就是输出列表中所有大于5的值中,最小值的下标值。 学习并掌握argmin()函数,将会对计算acc起到关键性的作用。 微信号:算法与编程之美 ...
在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series...
是指使得函数 f(x) 取得其最小值时，自变量 x 的值。等同于 min(),求最小值 例如： >>> numpy.min([1,2,3]) 1 >>> numpy.min([5,2,3]) 2返回数组最小值的指标import numpy as npb=np.array([5,3,4])c=np.argmax(b)print(c)c=1np,argmin(b)表示求解b的最小值3所在...