如何在不对数组排序的情况下找到第一个最小数目的numpy数组，然后是第二个最小数目数组？

在不对数组排序的情况下找到第一个最小数目的numpy数组，然后是第二个最小数目数组，可以通过以下方法实现：

1. 使用numpy的argpartition函数找到第一个最小数目的数组索引。argpartition函数返回的索引是根据给定的k值（最小数目）对数组进行分区，其中左侧分区中的元素都小于右侧分区中的元素。我们可以将k设置为1，以找到第一个最小数目的数组。例如：

import numpy as np

arr = np.array([8, 2, 5, 1, 9, 4, 3, 7, 6])
first_min_index = np.argpartition(arr, 1)[:1]
first_min_array = arr[first_min_index]

这里，arr是输入的numpy数组，argpartition(arr, 1)将数组分成两个分区，左侧分区中的元素小于右侧分区中的元素。[:1]则取左侧分区的第一个索引值，即第一个最小数目的索引。最后，将这个索引应用于原始数组arr，得到第一个最小数目的数组first_min_array。

1. 找到第二个最小数目的数组，可以在原始数组中排除第一个最小数目的数组，并使用argpartition函数找到剩余数组中的第一个最小数目。例如：

arr_without_first_min = np.delete(arr, first_min_index)
second_min_index = np.argpartition(arr_without_first_min, 1)[:1]
second_min_array = arr_without_first_min[second_min_index]

这里，使用np.delete函数从原始数组arr中删除第一个最小数目的数组，得到剩余的数组arr_without_first_min。然后，使用argpartition函数在剩余数组中找到第二个最小数目的索引。再次将这个索引应用于剩余数组arr_without_first_min，得到第二个最小数目的数组second_min_array。

注意：以上方法并未对原始数组进行排序，而是通过使用argpartition函数在数组中寻找最小数目。