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如何在一个numpy对象数组中找到最小/最大对象的索引?

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:

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import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7])
min_index = np.argmin(arr)
print(min_index)  # 输出: 3

要找到最大对象的索引,可以使用numpy的argmax函数。该函数接受一个数组作为输入,并返回数组中最大值的索引。例如:

代码语言:txt
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import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7])
max_index = np.argmax(arr)
print(max_index)  # 输出: 2

如果数组是一个多维数组,可以指定axis参数来沿指定轴寻找最小/最大值的索引。例如:

代码语言:txt
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import numpy as np

arr = np.array([[5, 2, 9], [1, 7, 3]])
min_index = np.argmin(arr, axis=1)
max_index = np.argmax(arr, axis=0)

print(min_index)  # 输出: [1 0]
print(max_index)  # 输出: [0 1 0]

对于更复杂的应用场景,建议使用numpy官方文档中的示例代码和教程来深入学习和使用numpy库。

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