Python 如何返回numpy数组的索引？

我有一个numpy数组，用于完成最近邻计算：

def all_distance_compute(matrix, vector):
    diff = matrix[0:] - matrix[vector]
    distances = np.sqrt(np.sum(diff**2, axis=1))

    for i in range(len(distances)):        
        print i
        print distances[i]
return  distances

它似乎是基于返回的结果距离工作的，但是，我不知道如何查看距离中的所有值并返回数组中哪个元素是最小的

我函数中的for循环纯粹是为了诊断，但我想我可以通过这种方式进行迭代，也许可以通过这种方式确定最小值，但我也认为numpy可能有更好的方法来实现这一点。 编辑： 因此，当我输入问题时，我想我会尝试我的建议，迭代以找到最小值，我将我的函数更改为： 代码

将返回按升序排序的数组索引

例如：

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([5,3,8,2,1,9])

In [3]: np.argsort(arr)
Out [3]: array([4, 3, 1, 0, 2, 5])

In [4]: arr[np.argsort(arr)]
Out [4]: array([1, 2, 3, 5, 8, 9])

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什么是向量？你能添加一个有代表性的案例吗？见上面的更新。谢谢！这也行得通。如果我做np.argsortdistances，我会得到与上面的mindex变量相同的结果。不过，numpy解决方案将至少快一个数量级。

In [1]: import numpy as np

In [2]: arr = np.array([5,3,8,2,1,9])

In [3]: np.argsort(arr)
Out [3]: array([4, 3, 1, 0, 2, 5])

In [4]: arr[np.argsort(arr)]
Out [4]: array([1, 2, 3, 5, 8, 9])