NumPy argmin()函数详解
作者：Geoking.
在数据分析、图像处理或机器学习任务中,常常需要找到数组或矩阵中最小值的位置,NumPy提供的argmin函数就能帮我们完成,本文将系统介绍 argmin() 的作用、用法、常见坑点,感兴趣的可以了解一下
在数据分析、图像处理或机器学习任务中，常常需要找到数组或矩阵中最小值的位置。NumPy 提供的 argmin() 函数就能帮我们完成。本文将系统介绍 argmin() 的作用、用法、常见坑点，以及与 argmax() 的关系。
一、argmin 是什么？
argmin 是 “argument of the minimum” 的缩写，
意思是 最小值对应的索引。
它返回的不是最小值，而是最小值的索引位置。
👉官方文档介绍地址numpy.argmin
二、基本语法
numpy.argmin(a, axis=None)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| a | 输入数组或矩阵 |
| axis | 指定沿哪个轴寻找最小值的索引，默认为 None（即对整个数组展平处理） |
返回值：
👉 一个整数（如果 axis=None）或包含索引的数组。
三、基础示例
2、一维数组
import numpy as np
arr = np.array([10, 25, 8, 36, 5])
index = np.argmin(arr)
print("最小值索引：", index)
print("最小值：", arr[index])
输出：
最小值索引： 4
最小值： 5
解释：最小值为 5，位于索引 4 位置。
2、二维数组
arr = np.array([
[3, 7, 1],
[9, 5, 2]
])
（1）不指定 axis
np.argmin(arr)
输出：
2
因为数组展平成 [3,7,1,9,5,2]，最小值 1 的索引为 2。
（2）按行查找（axis=1）
np.argmin(arr, axis=1)
输出：
[2, 2]
解释：
- 第一行最小值 1 在索引 2
- 第二行最小值 2 也在索引 2
（3）按列查找（axis=0）
np.argmin(arr, axis=0)
输出：
[0, 1, 0]
解释：
- 第 1 列最小值在第 1 行（索引 0）
- 第 2 列最小值在第 2 行（索引 1）
- 第 3 列最小值在第 1 行（索引 0）
四、argmin 与 min 的区别
| 函数 | 返回内容 | 示例 |
|---|---|---|
| np.min() | 最小值 | np.min([2,8,3]) → 2 |
| np.argmin() | 最小值的索引 | np.argmin([2,8,3]) → 0 |
两者可以搭配使用：
arr = np.array([2, 8, 3])
print("最小值：", np.min(arr))
print("最小值索引：", np.argmin(arr))
输出：
最小值： 2
最小值索引： 0
五、在机器学习中的应用
argmin() 在机器学习中也很实用，尤其在模型评估或聚类分析中。
🎯 示例：选择误差最小的模型参数
import numpy as np
errors = np.array([0.32, 0.28, 0.45, 0.25, 0.31])
best_index = np.argmin(errors)
print("误差最小的模型索引：", best_index)
print("最小误差：", errors[best_index])
输出：
误差最小的模型索引： 3
最小误差： 0.25
解释：
模型 3 的误差最小，因此最优。
六、argmin 与 argmax 的对比
| 功能 | 函数 | 返回内容 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 找最大值索引 | np.argmax() | 最大值的位置 | 分类预测、最大概率标签 |
| 找最小值索引 | np.argmin() | 最小值的位置 | 最小误差、最优损失点 |
在模型训练或参数调优中，我们通常会用：
argmin(losses)：找到损失最小的 epoch；argmax(accuracy)：找到准确率最高的模型。
七、常见坑点总结
| 问题 | 错误示例 | 正确做法 |
|---|---|---|
| 忘记指定 axis 导致结果不符合预期 | np.argmin(matrix) | 指定 axis=1 或 axis=0 |
| 想取最小值却用 argmin | np.argmin(x) | 改为 np.min(x) |
| 想取二维位置但忘记转换 | 直接打印索引 | 使用 np.unravel_index() |
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