矢量化的實施來獲得最小的元素的索引每行中

我有這樣一個numpy.ndarray：矢量化的實施來獲得最小的元素的索引每行中

array([[ 11.18033989, 0.  ], 
     [ 8.24621125, 3.  ], 
     [ 13.03840481, 5.  ], 
     [ 6.  , 5.38516481], 
     [ 11.18033989, 3.16227766], 
     [ 0.  , 11.18033989], 
     [ 8.06225775, 4.24264069]])

我希望得到一個新的數組A，使得A [i]是最小的索引元素在上面矩陣的第i行。如：array([1, 1, 1, 1, 1, 0, 1])

我可以使用for循環與argmin做到這一點，但由於我想這個算法是可擴展的，我正在尋找一種方法來使用向量化的實現。我猜numpy會提供這樣的功能，但我是新的numpy，所以我不知道在哪裏看。

來源

2012-01-10 yasar

如果X是你的陣列，

X.argmin(axis=1)

來源

2012-01-10 20:30:11

我希望它是什麼容易的，但是這是出乎我的意料。非常感謝。 – yasar 2012-01-10 20:31:17

矢量化的實施來獲得最小的元素的索引每行中

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