本文以np.argmin()进行讲解，np.argmax()与之类似，np.argmin()求最小值对应的索引，np.argmax()求最大值对应的索引
首先看一下官方注释
def argmin(a, axis=None, out=None):
"""
Returns the indices of the minimum values along an axis.
Parameters
----------
a : array_like
Input array.
axis : int, optional
By default, the index is into the flattened array, otherwise
along the specified axis.
out : array, optional
If provided, the result will be inserted into this array. It should
be of the appropriate shape and dtype.该函数最重要的参数为axis，np.argmin(a, axis=指定值)求的就是a在指定的第axis维度（轴）上的最小值对应的位置索引，若a中在指定轴上有多个最小值，则返回第一个最小值的索引,axis的取值范围就是数据维数的取值范围。其中a可能为list类型，也可能为array类型。
1.若参数a为list类型
np.argmin(a)返回将a中所有元素全部按照原有顺序拉直摊平之后，第一个最小值在其中的位置，举例说明：
import numpy as np
lst1=[1,100,56,78,0]
lst2=[[100,0,5],[3,0,7],[5,0,6]]
print("lst列表中的最小值是:")
print(np.min(lst1))
# 仅有一个最小值的情况
print("lst1列表中最小值的索引是：")
print(np.argmin(lst1))
# 有多个最小值的情况
print("lst2列表中最小值的索引是：")
print(np.argmin(lst2))结果：
2.若参数a为array类型
如果不设置axis的值，则函数默认将a所有数据平铺成一维数组，然后返回其中最小值在平铺序列中的位置，如：
import numpy as np
# 一维数组
a=np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
bb=np.argmin(a)
print('一维数组不设置axis时默认输出结果：')
print(bb)
# 二维数组
a=np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
bb=np.argmin(a)
print('二维数组不设置axis时默认输出结果：')
print(bb)
# 三维数组
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
bb=np.argmin(a)
print('三维数组不设置axis时默认输出结果：')
print(bb)结果为：
也就是说如果对于array类型的变量a，在应用np.argmin(a)时返回值仅为一个数，返回的是a中所有元素的最小值在平铺a之后的序列中的位置。
(1)一维数组
返回array中数值最小数的下标，默认将输入array视作一维，出现相同的最小，返回第一次出现的
import numpy as np
a=np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
bb=np.argmin(a)
print(bb) # bb的值为1（2）二维数组
二维数组（m*n）假设有m行n列，则每个元素的索引一般写作a[i][j]，其中i=0,1,...m-1，j=0,1,...n-1，i代表元素在第0维上的位置，j代表元素在第1维上的位置。返回值类型为array类型，返回值的长度与第axis维度的各个数据的长度一致。
axis=0，对第0维进行分析：比较j取同一值时，不同的i所指向的元素之间的大小关系，并返回最小值在第axis维度上的索引，返回值是长度为n的一维数组；
axis=1，对第1维进行分析：比较i取同一值时，不同的j所指向的元素之间的大小关系，并返回最小值在第axis维度上的索引，返回值是长度为m的一维数组;
举例说明(m=3,n=4)：
a=np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
bb=np.argmin(a,axis=0) # 当axis=0时，表示返回列方向上数值最大值下标
cc=np.argmin(a,axis=1) # 当axis=1时，表示返回行方向上数值最大值下标
print('axis=0的结果为：')
print(bb) # bb为[0 0 1 2]
print('axis=1的结果为：')
print(cc) # cc为[0 2 3]结果为：
（3）三维数组
三维数组(m*n*z)假设第0维长度为m，第一维长度为n，第二维长度为z，则每个元素的索引一般写作a[i][j][k]，其中i=0,1,...m-1，j=0,1,...n-1，k=0,1,...z-1,i代表元素在第0维上的位置，j代表元素在第1维上的位置，k代表元素在第2维上的位置。返回值类型为array类型，返回值的类型与第axis维度的各个数据的类型和维数一致。
axis=0表示对第0维进行比较，当j与k取相同值时，不同的i所对应的值的大小关系，返回其中最小值在第0维上的索引，第0维是m个n*z维的二维数组，所以返回数据的类型为n*z维的二维数组；
axis=1表示对第1维进行比较，当i与k取相同值时，不同的j所对应的值的大小关系，返回其中最小值在第1维上的索引，第1维是n个m*z维的二维数组，所以返回数据的类型为m*z维的二维数组；
axis=2表示对第2维进行比较，当i与j取相同值时，不同的k所对应的值的大小关系，返回其中最小值在第2维上的索引，第2维是z个m*n维的二维数组，所以返回数据的类型为m*n维的二维数组；
举例说明（m=2,n=3,z=4):
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
bb=np.argmin(a,axis=0) # 与bb=np.argmin(a,axis=-3)效果相同
cc=np.argmin(a,axis=1) # 与cc=np.argmin(a,axis=-2)效果相同
dd=np.argmin(a,axis=2) # 与dd=np.argmin(a,axis=-1)效果相同
print('axis=0的结果为：')
print(bb)
print('axis=1的结果为：')
print(cc)
print('axis=2的结果为：')
print(dd)结果为：
依此类推，对于更高维度的数组，例如np.argmin(a,axis=t)返回的就是该数组a在其它维度取相同值时，而第t维度变化时取到的最小值，返回值类型为原数组a去除掉第t维度后其余维度长度不变所形成的数组类型。