Python：返回矩阵中最小值的行索引

Question

我想打印包含矩阵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

运行后，我的结果是

1
3
1
[22、3、4、12]

第一个数字应该是2，因为第三个列表中的最小值是2（[34,6,4,5,8,2]），但是它返回1。它返回 3 作为矩阵的最小值。 什么错误？

Answer 1

我不确定您使用的是哪个版本的 Python，我在 Python 2.7 和 3.2 上对其进行了测试，因为提到您的 argmin 语法不正确，它应该是格式

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同构数字数组进行了优化。如果您真的需要数组数组，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 数组，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)

但是，这将创建一个存储对列表的引用的一维数组，这意味着您将失去 Numpy 的大部分优势（向量处理、局部性、切片等）。

另外，如果你可以调整你的 numpy 数组的大小可能会起作用，我还没有测试过它，但是按照这个应该是一个简单的解决方案的概念。但是在这种输入情况下我更喜欢使用嵌套列表矩阵

Answer 2

这行得通吗？

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。