numpy.argmin

numpy.argmin(a, axis=None, out=None) [source]

Возвращает индексы минимальных значений вдоль оси.

Параметры

aarray_like

Входной массив.

axisint, optional

По умолчанию индекс в сглаженном массиве, в противном случае вдоль указанной оси.

outarray, optional

Если указано, результат будет вставлен в этот массив. Он должен иметь соответствующую форму и тип данных.

Возвращает

index_arrayndarray of ints

Массив индексов в массиве. Он имеет ту же форму, что и a.shape, с изменённой размерностью вдоль axis.

См. также

ndarray.argmin, argmax

amin

Минимальное значение вдоль заданной оси.

unravel_index

Преобразование плоского индекса в кортеж индексов.

take_along_axis

Применение np.expand_dims(index_array, axis) из argmin к массиву так, как если бы вы вызывали min.

Примечания

В случае нескольких вхождений минимальных значений возвращаются индексы, соответствующие первому вхождению.

Примеры

>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> a
array([[10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])
>>> np.argmin(a)
0
>>> np.argmin(a, axis=0)
array([0, 0, 0])
>>> np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0])

Индексы минимальных элементов N-мерного массива:

>>> ind = np.unravel_index(np.argmin(a, axis=None), a.shape)
>>> ind
(0, 0)
>>> a[ind]
10

>>> b = np.arange(6) + 10
>>> b[4] = 10
>>> b
array([10, 11, 12, 13, 10, 15])
>>> np.argmin(b)  # Only the first occurrence is returned.
0

>>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])
>>> index_array = np.argmin(x, axis=-1)
>>> # Same as np.min(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1)
array([[2],
       [0]])
>>> # Same as np.max(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1).squeeze(axis=-1)
array([2, 0])