如何在python中查找numpy数组中所有最小元素的索引？

假设我有一个numpy数组

a = np.array([0,2,3,4,5,1,9,0,0,7,9,0,0,0]).reshape(7,2)

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我想找出第二列中出现最小元素（这里是0）的所有时间的索引。使用argmin，我可以找出第一次出现0时的索引。如何在Python中实现这一点？

在重新调整阵列形状后，看起来如下所示：

array([[0, 2],
       [3, 4],
       [5, 1],
       [9, 0],
       [0, 7],
       [9, 0],
       [0, 0]])

您可以使用

np.where

获得具有相同值的所有元素。在您的情况下，以下方法可行：

np.where(a.T[-1] == a.argmin())
# This would give you (array([3, 5, 6]),)

这里发生的是在数组上创建一个转置视图。这意味着您可以轻松访问这些列。这里的术语视图意味着

a

数组本身不会因此而改变。这就给您留下了：

a.T

array([[0, 3, 5, 9, 0, 9, 0],
       [2, 4, 1, 0, 7, 0, 0]])

通过使用索引

-1

，从中选择最后一行（即

a

的最后一列）。现在你有了数组

array([2, 4, 1, 0, 7, 0, 0])

您可以在其上调用

np.where（condition）

，这将为您提供条件为真的所有索引。你的情况是

a.T[-1] == a.argmin()

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这将为您提供转置数组中选定行中与

np值相同的所有条目。argmin（a）

，正如您所说，在您的情况下，它是

0

。

使用

a[：，1]==np.min（a）

上的

np.flatnonzero

是最直接的方法：

In [3]: idxs = np.flatnonzero(a[:, 1]==np.min(a))

In [4]: idxs
Out[4]: array([3, 5, 6])

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.view（）

？numpy不会自动创建视图吗？（转置也是一种观点）。观点很好。你完全正确。谢谢你指出这一点，谢谢！这很有帮助，不客气。请考虑通过点击上/下投票箭头上的刻度标记来接受问题的答案。这标志着你的问题已经解决了。