np.argmin()和np.argmax()函數怎么在Python中使用

np.argmin()和np.argmax()函數怎么在Python中使用？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

Python np.argmin()和np.argmax()函數

按照axis的要求返回最小的數/最大的數的下標

numpy.argmin(a, axis=None, out=None)
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

a：傳入一個數組，

axis：默認將輸入數組展平，否則，按照axis方向

out：可選

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

# 此時自動展平了
np.argmin(a)
0
np.argmax(a)
5
# 在axis方向上找最小的值并返回坐標
np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0], dtype=int64)

# 在axis方向上找最大的值并返回坐標
np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2], dtype=int64)

當有多個最小值的時候只顯示第一個

a = np.arange(6)
a[4] = 0
a

array([0, 1, 2, 3, 0, 5])

np.argmin(a)
0

Python基礎——min/max與np.argmin/np.argmax

這里應該是拿min/max（更適合處理可迭代對象，可選的參數是key=func）與np.min/np.max（可適合處理numpy.ndarray對象，可選的參數是axis=0或者1）作比較，只不過np.argmin/np.argmax的用法與np.min/np.max相似，這里就不進行更正了。

首先min/max與np.argmin/np.argmax函數的功能不同

前者返回值，后者返回最值所在的索引（下標）

處理的對象不同

前者跟適合處理list等可迭代對象，而后者自然是numpy里的核心數據結構ndarray（多維數組）

min/max是python內置的函數

np.argmin/np.argmax是numpy庫中的成員函數

接口不同

min(iterable, key=func)->value
np.argmin(a, axis=None)

常見的接口如上所示，前者除了一個可迭代對象外，還接收一個函數對象（keyword argument），用于指定比較的對象（也即最值比較的內容是，將迭代對象中的元素逐個賦予func函數對象所得到返回值），可見func只可接受一個參數，如min(dict, key=dict.get)。

而np.argmax更多的是進行軸上的比較（axis=0，也是默認的軸，是列向）

>>> l = ['1', '100', '111', '2']
>>> max(l)
'2'
# 下面我們指定比較內容
>>> max(l, key=lambda x: int(x)
'111'
>>> max(l, key=lambda x: len(x))
'100'
>>> max(l, key=lambda x: len(x) and int(x))
'111'

我們也可將min/max作用于list of lists（這里不對tuple和list作區分）：

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> max(ll)

例如根據列表中的每一個元素（tuple或者list類型）的第二位進行求最大值：

>>> l = [(1, 2, 5), (2, 3, 5), (3, 2, 5), (4, 4, 5), (5, 1, 5)]
>>> max(l, key=lambda x: x[1])
(4, 4, 5)
>>> l.index(max(l, key=lambda x: x[1]))
3

默認情況下，max首先進行比較的是items（k，v）中的第一個內容（也即是k），相等的情況下，再進行v的比較。

稍作修改，我們便可實現對v的比較：

>>> max(ll, key=lambda x: x[1])
(-1, 'z')

有時可能最值所在的下標對我們更重要，我們據此下標索引更為豐富的信息。如何不顯式轉化為numpy.ndarray類型（有時也無法轉換，當異質容器時）不通過np.argmax這樣的函數獲得最值（任何值都可以）所在的下標呢？使用list（tuple）的index()成員函數。

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> val = max(ll, lambda x: x[1])
>>> ll.index(val)
3

根據以上用法，我們也可推測并實現一個精簡版的max函數：

def max(items, key=lambda x: x):
    current = items[0]
    for item in items:
        if key(item) > key(current):
            current = item
    return current

關于np.argmin()和np.argmax()函數怎么在Python中使用問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。