Numpy NP.Argmin
La oss diskutere.
Numpy Argmin Function Syntax
Funksjonen gir en minimalistisk syntaks som vist:
numpy.Argmin (A, Axis = Ingen, ut = ingen, *, KeepDims =Parametere
Funksjonsparametrene er som vist nedenfor:
- A - refererer til inngangsarrayen. Dette er en ikke-alternativ parameter.
- Axis - Angir langs hvilken akse som skal brukes på Argmin () -funksjonen. Hvis det er satt til ingen, vil funksjonen flate matrisen og bruke funksjonen på alle elementer.
- Ut - spesifiserer en alternativ utgangsarray. Utgangsarrayen må ha samme form som utgangsverdien.
- KeepDims - en boolsk verdi som lar deg bevare aksene redusert i resultatet som dimensjoner med en størrelse på en.
Funksjonsresultat
Funksjonen vil returnere en rekke indekser med samme form som en.form og dimensjoner langs den spesifiserte aksen fjernet.
Eksempel 1
Følgende er et eksempel som illustrerer hvordan du bruker Argmin () -funksjonen med en 1D -matrise i Python.
# Importer numpyImporter numpy som NP
arr = np.Array ([1,2,3,4,5,6,7,8]))
Print (F "Index of Min Element -> NP.Argmin (arr) ")
I koden over har vi en 1D -matrise som holder elementer fra 1 til 8. Vi sjekker deretter minimumselementet i matrisen ved hjelp av Argmin () -funksjonen og returnerer indeksen.
Utgangen er som vist:
Indeks for minelement -> 0Eksempel 2
La oss se hva som skjer når vi bruker den samme operasjonen på en 2D -matrise.
arr_2d = np.Array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]]))Print (F "Index of Min Element -> NP.Argmin (arr_2d) ")
I koden over bruker vi Argmin () -funksjonen på en 2D -matrise uten å spesifisere aksen. Dette flater matrisen og bruker funksjonen.
Den resulterende verdien er som vist:
Indeks for minelement -> 0Eksempel 3
For å handle langs en spesifikk akse, kan vi stille inn akseparameteren som vist:
arr_2d = np.Array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]]))print (f "indekser for minelementer -> np.Argmin (arr_2d, akse = 0) ")
Koden over skal bruke Argmin () -funksjonen langs Axis 0 og returnere indeksene på Min -elementene som vist i utgangsarrayen:
Indekser for minelementer -> [[0 0 0 0][0 0 0 0]]
Eksempel 4
For å bruke funksjonen på den siste aksen, kan vi angi akseverdien som -1 som vist nedenfor:
arr_2d = np.Array ([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]]))print (f "indekser for minelementer -> np.Argmin (arr_2d, akse = -1) ")
Koden over skal returnere:
Indekser for minelementer -> [[0 0]]Konklusjon
Gjennom denne artikkelen utforsket vi Numpy Argmin -funksjonen, syntaks, parametere og returverdier. Vi ga også forskjellige eksempler som illustrerer hvordan funksjonen fungerer i flere scenarier.
Glad koding!!