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Python Numpy确定包含总最大/最小值的数组索引

Python Numpy是一个开源的科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在处理大规模数据和数值计算方面，Numpy是Python中最重要的库之一。

对于确定包含总最大/最小值的数组索引，可以使用Numpy的argmax和argmin函数来实现。argmax函数返回数组中最大值的索引，argmin函数返回数组中最小值的索引。

下面是一个示例代码：

代码语言：txt
复制
import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用argmax函数确定包含总最大值的索引
max_index = np.argmax(arr)
# 使用unravel_index函数将一维索引转换为二维索引
max_index = np.unravel_index(max_index, arr.shape)

# 使用argmin函数确定包含总最小值的索引
min_index = np.argmin(arr)
# 使用unravel_index函数将一维索引转换为二维索引
min_index = np.unravel_index(min_index, arr.shape)

print("总最大值的索引：", max_index)
print("总最小值的索引：", min_index)

输出结果为：

代码语言：txt
复制
总最大值的索引： (2, 2)
总最小值的索引： (0, 0)

在这个示例中，我们创建了一个二维数组arr，并使用argmax和argmin函数确定了包含总最大值和总最小值的索引。最后使用unravel_index函数将一维索引转换为二维索引。

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