Numpy使用numpy提取每行最小值

在本文中，我们将介绍如何使用numpy库从多维数组的每行中提取最小值。

在numpy中，可以轻松地使用min函数提取整个数组中的最小值，如下所示：

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

min_val = np.min(array)
print(min_val)

输出：

但是，如果我们想要提取每行的最小值，我们该怎么做呢？

阅读更多：Numpy 教程

提取每行最小值

在numpy中，可以使用argmin函数来获取数组中每行的最小值的索引。然后，我们可以使用这些索引来提取每行的最小值。如下所示：

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

min_index = np.argmin(array, axis=1)
min_val = array[np.arange(len(array)), min_index]

print(min_index)
print(min_val)

输出：

[0 0 0]
[1 4 7]

在上面的例子中，我们先使用argmin函数获取每行的最小值的索引，然后使用它们来提取每行的最小值。仔细观察该代码片段，可以发现第二行中的axis参数是1，表示我们将沿着第二个轴（即每行）寻找最小值。

我们还可以使用where函数以更简洁的方式编写上面的代码。如下所示：

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

min_index = np.argmin(array, axis=1)
min_val = np.take_along_axis(array, np.expand_dims(min_index, axis=1), axis=1).ravel()

print(min_index)
print(min_val)

输出：