numpy中的np.argmin函數詳解

numpy是一個開源的科學計算庫，它包含了大量的數學和操作數組的功能，而其中，np.argmin函數則是一個非常有用的函數。本文將從多個方面詳細闡述np.argmin函數的用法。

一、返回最小值在數組中的位置

在numpy中，np.argmin函數用於返回最小值在數組中的位置，即返回最小值所在的索引值。最常用的形式為：

np.argmin(a, axis=None, out=None)

其中，a為輸入的數組，axis表示從哪個維度上進行操作，out表示輸出結果。如果輸入的axis為None，則表示在全局操作，即在整個數組中尋找最小值所在的位置。下面是一個簡單的例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 0])
print(np.argmin(a))

輸出結果為4，即最小值0在數組中的位置是4。這裡需要注意的是，在找到多個最小值的情況下，np.argmin只會返回最先出現的那個最小值的位置。

二、返回最小值所在的位置

除了返回最小值在數組中的位置，我們還可以用np.argmin返回最小值所在的位置，具體方法為：

np.argmin(a, axis=None, out=None, keepdims=False)

其中，keepdims表示是否保留原數組的維度，如果設置為True，則返回的結果還是一個數組，且維度和原數組相同。下面是一個例子：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 0, 6]])
print(np.argmin(a, axis=1, keepdims=True))

在設置了axis=1時，則表示對每一行進行操作，keepdims=True還可以保留原數組的維度，輸出結果為：

[[0]
 [1]]

結果顯示，最小值分別是1和0，它們所在的位置分別為(0, 0)和(1, 1)。

三、返回複數數組中的最小值位置

當數組中存在複數時，則np.argmin默認情況下只會比較實部，而忽略虛部。如果我們想要同時比較實部和虛部，可以設置一下關鍵字參數：

np.argmin(a, axis=None, out=None, real_only=True)

其中，real_only為False，則表示比較實部和虛部。下面是一個例子：

import numpy as np

a = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
print(np.argmin(a, real_only=False))

輸出結果為0，即最小值在數組中的位置為0。

四、處理NaN值

在數組中存在NaN值時，我們需要用到np.nanargmin函數來查找最小值所在的位置。與np.argmin類似，這個函數用起來也非常簡單：

np.nanargmin(a, axis=None)

其中，a為需要操作的數組，axis表示操作的維度。下面是一個例子：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4, 0])
print(np.nanargmin(a))

輸出結果為4，即最小值在數組中的位置為4。

五、總結

本文詳細闡述了numpy中的np.argmin函數的用法，包括返回最小值在數組中的位置、返回最小值所在的位置、返回複數數組中的最小值位置以及處理NaN值的操作。通過對np.argmin函數的學習和掌握，我們可以更加輕鬆地處理數值計算中的數組操作。