np.argmin()和np.argmax()函数怎么在Python中使用
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摘要： Python np.argmin()和np.argmax()函数按照axis的要求返回最小的数/最大的数的下标numpy.argmin(a,axis=None,out=None)numpy.argmax(a,axis=None,out=None)a：传入一个数组，axis：默认将输入数组展平，否则，按照axis方向out：可选importnumpyasnpa... ...
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按照axis的要求返回最小的数/最大的数的下标
a：传入一个数组，
axis：默认将输入数组展平，否则，按照axis方向
out：可选
当有多个最小值的时候只显示第一个
这里应该是拿min/max（更适合处理可迭代对象，可选的参数是key=func）与np.min/np.max（可适合处理numpy.ndarray对象，可选的参数是axis=0或者1）作比较，只不过np.argmin/np.argmax的用法与np.min/np.max相似，这里就不进行更正了。
首先min/max与np.argmin/np.argmax函数的功能不同
前者返回值，后者返回最值所在的索引（下标）
处理的对象不同
前者跟适合处理list等可迭代对象，而后者自然是numpy里的核心数据结构ndarray（多维数组）
min/max是python内置的函数
np.argmin/np.argmax是numpy库中的成员函数
接口不同
常见的接口如上所示，前者除了一个可迭代对象外，还接收一个函数对象（keyword argument），用于指定比较的对象（也即最值比较的内容是，将迭代对象中的元素逐个赋予func函数对象所得到返回值），可见func只可接受一个参数，如min(dict, key=dict.get)。
而np.argmax更多的是进行轴上的比较（axis=0，也是默认的轴，是列向）
我们也可将min/max作用于list of lists（这里不对tuple和list作区分）：
例如根据列表中的每一个元素（tuple或者list类型）的第二位进行求最大值：
默认情况下，max首先进行比较的是items（k，v）中的第一个内容（也即是k），相等的情况下，再进行v的比较。
稍作修改，我们便可实现对v的比较：
有时可能最值所在的下标对我们更重要，我们据此下标索引更为丰富的信息。如何不显式转化为numpy.ndarray类型（有时也无法转换，当异质容器时）不通过np.argmax这样的函数获得最值（任何值都可以）所在的下标呢？使用list（tuple）的index()成员函数。
根据以上用法，我们也可推测并实现一个精简版的max函数：
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