在非零值的numpy.array中查找每一列的最小/最大行索引的有效方法？

在非零值的numpy.array中查找每一列的最小/最大行索引的有效方法可以通过以下步骤实现：

导入numpy库：import numpy as np
创建一个非零值的numpy.array：arr = np.array([[0, 2, 3], [0, 0, 4], [0, 5, 0]])
使用np.nonzero()函数获取非零值的索引：nonzero_indices = np.nonzero(arr)
将索引分别转置为列索引和行索引：col_indices, row_indices = nonzero_indices
使用np.argmax()函数获取每一列的最大行索引：max_row_indices = np.argmax(row_indices, axis=0)
使用np.argmin()函数获取每一列的最小行索引：min_row_indices = np.argmin(row_indices, axis=0)

最终得到的max_row_indices和min_row_indices分别为每一列的最大和最小行索引。

这种方法的优势是能够高效地处理大规模数据，并且利用numpy的函数进行向量化计算，提高计算效率。

这种方法适用于需要在非零值的numpy数组中查找每一列的最小/最大行索引的场景，比如在图像处理、科学计算、机器学习等领域中。

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