在浮点数组中找到最小值

Question

如果你想在一个包含100个浮点数的数组中找到最小值，应该怎么做呢？我试过用 minindex=darr.argmin() 和 print darr[minindex]，还用到了 import numpy（darr是数组的名字）。

但是我得到了这个错误：

minindex=darr.argmin()

AttributeError: 'list' object has no attribute 'argmin'

这可能是什么问题呢？有没有更好的方法？

Answer 1

你需要遍历这个二维数组，找出每一行的最小值。然后把每一行找到的最小值放到另一个数组里。最后，你要从这个新数组中找出最小值。

def get_min_value(self, table):
    min_values = []
    for i in range(0, len(table)):
        min_value = min(table[i])
        min_values.append(min_value)

    return min(min_values)

Answer 2

如果你想使用numpy这个库，你必须把darr定义成一个numpy数组，而不是一个list（列表）：

import numpy as np
darr = np.array([1, 3.14159, 1e100, -2.71828])
print(darr.min())

darr.argmin()会给你返回最小值的索引，也就是它在数组中的位置。

你之前出现错误的原因是因为argmin这个方法是numpy数组才懂的，而Python的lists（列表）是不认识这个方法的。

Answer 3

Python 有一个内置的函数叫做 min()：

>>> darr = [1, 3.14159, 1e100, -2.71828]
>>> min(darr)
-2.71828