numpy：argmin() 和 argmax() 函数的逻辑及案例代码
介绍在数据分析和科学计算中，寻找数组中的最小值和最大值是一项常见的任务。为了简化这个过程，NumPy库提供了argmin()和argmax()函数。这两个函数分别返回数组中最小值和最大值所在的索引。argmin()函数argmin()函数返回数组中最小值所在的索引。如果数组是多维的，该函数默认返回扁平化数组的索引，即将多维数组展平为一维数组后的索引。argmax()函数argmax()函数返回数组中最大值所在的索引。与argmin()函数类似，如果数组是多维的，该函数也默认返回扁平化数组的索引。案例代码下面我们以一个简单的案例来演示argmin()和argmax()函数的使用。pythonimport numpy as nparr = np.array([5, 2, 8, 3, 9, 1])min_index = np.argmin(arr)max_index = np.argmax(arr)print("最小值索引：", min_index)print("最大值索引：", max_index)输出结果为：最小值索引： 5最大值索引： 4在上面的例子中，我们定义了一个包含6个元素的数组arr。通过np.argmin()函数找到数组中的最小值索引，并通过np.argmax()函数找到数组中的最大值索引。最小值5在数组中的索引为5，最大值9在数组中的索引为4。通过使用numpy的argmin()和argmax()函数，我们可以很方便地找到数组中最小值和最大值所在的索引。这对于数据分析和科学计算非常有用。在本文中，我们详细介绍了这两个函数的逻辑，并通过一个简单的案例代码进行了演示。希望读者能够通过本文更好地理解和运用这两个函数。