python numpy:如何识别数组中具有最小个数的列或行
Python NumPy是一个用于科学计算的开源库，提供了高性能的多维数组对象和各种用于操作数组的工具。在处理数组时，有时需要识别具有最小个数的列或行。以下是一种方法：
- 首先，导入NumPy库：
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
np.count_nonzero()函数计算每列或每行中非零元素的个数：
row_nonzero_counts = np.count_nonzero(arr, axis=1)
col_nonzero_counts = np.count_nonzero(arr, axis=0)- 使用
np.argmin()函数找到具有最小非零元素个数的列或行的索引：
min_row_index = np.argmin(row_nonzero_counts)
min_col_index = np.argmin(col_nonzero_counts)- 最后，可以打印出具有最小非零元素个数的列或行：
min_row = arr[min_row_index]
min_col = arr[:, min_col_index]
print("具有最小非零元素个数的行：", min_row)
print("具有最小非零元素个数的列：", min_col)这样，你就可以识别出具有最小个数的列或行。
NumPy官方文档：https://numpy.org/doc/
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