我正在使用Python的max和min函数对列表进行minimax算法，我需要max()或min()返回值的索引。换句话说，我需要知道哪一步棋产生了最大(第一个玩家的回合)或最小(第二个玩家的回合)值。
for i in range(9):
new_board = current_board.new_board_with_move([i / 3, i % 3], player)
if new_board:
temp = min_max(new_board, depth + 1, not is_min_level)
values.append(temp)
if is_min_level:
return min(values)
else:
return max(values)
我需要能够返回最小值或最大值的实际索引，而不仅仅是值。
当前回答
我认为上面的答案解决了你的问题，但我想我要分享一个方法，给你最小值和最小值出现的所有指标。
minval = min(mylist)
ind = [i for i, v in enumerate(mylist) if v == minval]
它两次通过列表，但仍然相当快。然而，它比找到第一次遇到最小值的指数略慢。如果你只需要其中一个极小值，就用马特·安德森的解，如果你需要所有的，就用这个。
其他回答
只要你知道如何使用lambda和"key"参数，一个简单的解决方案是:
max_index = max( range( len(my_list) ), key = lambda index : my_list[ index ] )
我认为上面的答案解决了你的问题，但我想我要分享一个方法，给你最小值和最小值出现的所有指标。
minval = min(mylist)
ind = [i for i, v in enumerate(mylist) if v == minval]
它两次通过列表，但仍然相当快。然而，它比找到第一次遇到最小值的指数略慢。如果你只需要其中一个极小值，就用马特·安德森的解，如果你需要所有的，就用这个。
使用numpy数组和argmax()函数
a=np.array([1,2,3])
b=np.argmax(a)
print(b) #2
我认为最好的方法是将列表转换为numpy数组并使用这个函数:
a = np.array(list)
idx = np.argmax(a)
熊猫现在有一个更温和的解决方案，试试吧:
df(列).idxmax ()
