Question

我想打印包含矩阵的最小元素的行的索引

我的矩阵是matrix = [[22,33,44,55],[22,3,4,12],[34,6,4,5,8,2]]

和代码

matrix = [[22,33,44,55],[22,3,4,12],[34,6,4,5,8,2]] a = np.array(matrix) buff_min = matrix.argmin(axis = 0) print(buff_min) #index of the row containing the minimum element min = np.array(matrix[buff_min]) print(str(min.min(axis=0))) #print the minium of that row print(min.argmin(axis = 0)) #index of the minimum print(matrix[buff_min]) # print all row containing the minimum

跑完后，我的结果是


1
  3
  1
  [22,3,4,12]

第一个数字应为2，因为最小值在第三个列表中为2 （[34,6,4,5,8,2]），但它返回1 < / strong>即可。它返回3作为矩阵的最小值。错误是什么？

Answer 1

这有用吗？

np.where(a == a.min())[0][0]

请注意，矩阵的所有行都需要包含相同数量的元素。

Answer 2

我不确定您使用的是哪个版本的Python，我为Python 2.7和3.2进行了测试，因为 argmin 的语法不正确，其格式应为

import numpy as np
np.argmin(array_name,axis)

接下来，Numpy知道任意对象的数组，它针对具有固定维度的数字的同构数组进行了优化。如果您确实需要数组数组，最好使用嵌套列表。但是，根据数据的预期用途，不同的数据结构可能会更好，例如如果您有一些无效的数据点，则为掩码数组。

如果您真的想要灵活的Numpy阵列，请使用以下内容：

np.array([[22,33,44,55],[22,3,4,12],[34,6,4,5,8,2]], dtype=object)

然而，这将创建一个存储列表引用的一维数组，这意味着你将失去Numpy的大部分好处（矢量处理，局部性，切片等）。

另外，要提一下你是否可以调整你的numpy数组的大小可能有用，我还没有对它进行测试，但这个概念应该是一个简单的解决方案。但我更喜欢在输入矩阵

的情况下使用嵌套列表

Python：返回矩阵中最小值的行索引

2 个答案: