您可以使用
np.where：
In [9]: np.where(x == np.min(x))Out[9]: (array([2]), array([1]))
就像评论中提到的@senderle一样，要获取数组中的值，您可以使用
np.argwhere：
In [21]: np.argwhere(x == np.min(x))Out[21]: array([[2, 1]])
更新：
正如OP的时间所显示的那样，并且需要更加清晰
argmin（没有重复的分钟数等），我认为可以稍微改善OP的原始方法的一种方法是使用
divmod：
divmod(x.argmin(), x.shape[1])
对它们进行计时，您会发现额外的速度点虽然不多，但仍然有所改进。
%timeit find_min_idx(x)1000000 loops, best of 3: 1.1 µs per loop%timeit divmod(x.argmin(), x.shape[1])1000000 loops, best of 3: 1.04 µs per loop
如果您真的很关心性能，可以看看 cython 。
