話し合いましょう。
NumPyArgmin関数の構文
この関数は、次のような最小限の構文を提供します。
しびれ。argmin（（a、 軸=なし、 アウト=なし、 *、 keepdims= <値なし>>）。
パラメーター
関数パラメータは次のとおりです。
- a –入力配列を参照します。 これはオプションではないパラメーターです。
- 軸– argmin（）関数を適用する軸に沿って指定します。 Noneに設定すると、関数は配列をフラット化し、すべての要素で関数を使用します。
- Out –代替出力配列を指定します。 出力配列は、出力値と同じ形状である必要があります。
- Keepdims –結果で縮小された軸を1のサイズの寸法として保持できるブール値。
関数の結果
この関数は、a.shapeと同じ形状で、指定された軸に沿った次元が削除されたインデックスの配列を返します。
例1
以下は、Pythonでargmin（）関数を1D配列で使用する方法を示す例です。
＃numpyをインポートする
輸入 numpy なので np
arr = np。配列（（[1,2,3,4,5,6,7,8]）。
印刷（（f“最小要素のインデックス->{np.argmin（arr）}”）。
上記のコードでは、1から8までの要素を保持する1D配列があります。次に、argmin（）関数を使用して配列内の最小要素をチェックし、そのインデックスを返します。
出力は次のとおりです。
の指標 分 エレメント –>> 0
例2
2D配列に同じ操作を適用するとどうなるか見てみましょう。
arr_2d = np。配列（（[[[1,2,3,4]、 [5,6,7,8]]]）。
印刷（（f“最小要素のインデックス->{np.argmin（arr_2d）}”）。
上記のコードでは、軸を指定せずにargmin（）関数を2D配列に適用します。 これにより、配列がフラット化され、関数が適用されます。
結果の値は次のようになります。
の指標 分 エレメント –>> 0
例3
特定の軸に沿って動作するには、次のように軸パラメータを設定できます。
arr_2d = np。配列（（[[[1,2,3,4]、 [5,6,7,8]]]）。
印刷（（f“最小要素のインデックス->{np.argmin（arr_2d、axis = 0）}”）。
上記のコードは、軸0に沿ってargmin（）関数を適用し、出力配列に示されているようにmin要素のインデックスを返す必要があります。
のインデックス 分 要素->> [[0 0 0 0]
[0 0 0 0]]
例4
最後の軸に関数を適用するには、次のように軸の値を-1に設定します。
arr_2d = np。配列（（[[[1,2,3,4]、 [5,6,7,8]]]）。
印刷（（f“最小要素のインデックス->{np.argmin（arr_2d、axis = -1）}”）。
上記のコードは次のようになります。
のインデックス 分 要素->> [[0 0]]
結論
この記事全体を通して、NumPy argmin関数、その構文、パラメーター、および戻り値について説明しました。 また、複数のシナリオで関数がどのように機能するかを示すさまざまな例を提供しました。
ハッピーコーディング!!
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