求助：如何获取Numpy数组中所有最小值的对应索引

嘿，我明白你的需求啦——你想要找出数组里所有最小值的位置，但原来的代码只返回了其中一个，这是因为你用np.unravel_index的时候传错参数啦！np.unravel_index需要的是扁平化数组后的索引值，而不是最小值本身，所以才只拿到了第一个匹配的位置。

下面给你两种简单有效的解决方案：

方法一：用np.where获取索引 #

np.where可以直接返回所有满足条件的元素的行列索引，非常直观：

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,4]])
minE = np.min(a)
# 获取所有等于最小值的索引
rows, cols = np.where(a == minE)
# 把索引配对成(行,列)的形式
indices = list(zip(rows, cols))
print("最小值:", minE)
print("所有索引:", indices)

运行结果会是：

最小值: 1
所有索引: [(0, 0), (1, 0)]

方法二：用np.argwhere直接得到坐标数组 #

np.argwhere会直接返回一个二维数组，每一行就是一个最小值的坐标：

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[1,4]])
minE = np.min(a)
indices = np.argwhere(a == minE)
print("最小值:", minE)
print("所有索引:\n", indices)

运行结果：

最小值: 1
所有索引:
 [[0 0]
 [1 0]]

如果需要把这些索引拆成行和列的单独数组，也可以用indices[:,0]拿到所有行索引，indices[:,1]拿到所有列索引。

另外补充一下你原来代码的问题：np.unravel_index(minE, a.shape)这里，minE是1，相当于你在找扁平化数组里第1个元素的位置（索引从0开始），所以得到的是(0,1)，这完全不是你想要的结果，以后要注意这个函数的参数要求哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ees