Numpy:在没有循环的情况下获得索引中的最小值？

Numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在没有循环的情况下获得索引中的最小值，可以使用Numpy的argmin函数。

argmin函数返回数组中最小值所在的索引。它可以接受一个参数axis，用于指定在哪个轴上寻找最小值。如果不指定axis参数，则会将整个数组展平后寻找最小值。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[3, 2, 5], [1, 7, 4]])

# 在整个数组中寻找最小值的索引
min_index = np.argmin(arr)
print("整个数组中最小值的索引：", min_index)

# 在每一列中寻找最小值的索引
min_index_col = np.argmin(arr, axis=0)
print("每一列中最小值的索引：", min_index_col)

# 在每一行中寻找最小值的索引
min_index_row = np.argmin(arr, axis=1)
print("每一行中最小值的索引：", min_index_row)

输出结果为：

整个数组中最小值的索引： 1
每一列中最小值的索引： [1 0 1]
每一行中最小值的索引： [1 0]

在这个例子中，arr是一个二维数组，argmin函数分别在整个数组、每一列和每一行中寻找最小值的索引。你可以根据具体的需求选择合适的axis参数。

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