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这里应该是拿min/max（更适合处理可迭代对象，可选的参数是key=func）与np.min/np.max（可适合处理numpy.ndarray对象，可选的参数是axis=0或者1）作比较，只不过np.argmin/np.argmax的用法与np.min/np.max相似，这里就不进行更正了。
首先min/max与np.argmin/np.argmax函数的功能不同
前者返回值，后者返回最值所在的索引（下标）
处理的对象不同
前者跟适合处理list等可迭代对象，而后者自然是numpy里的核心数据结构ndarray（多维数组）min/max是python内置的函数
np.argmin/np.argmax是numpy库中的成员函数
接口不同
min(iterable, key=func)->valuenp.argmin(a, axis=None)
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常见的接口如上所示，前者除了一个可迭代对象外，还接收一个函数对象（keyword argument），用于指定比较的对象（也即最值比较的内容是，将迭代对象中的元素逐个赋予func函数对象所得到返回值），可见func只可接受一个参数，如min(dict, key=dict.get)。而np.argmax更多的是进行轴上的比较（axis=0，也是默认的轴，是列向）
>>> l = ['1', '100', '111', '2']>>> max(l)'2'# 下面我们指定比较内容>>> max(l, key=lambda x: int(x)'111'>>> max(l, key=lambda x: len(x))'100'>>> max(l, key=lambda x: len(x) and int(x))'111'
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我们也可将min/max作用于list of lists（这里不对tuple和list作区分）：
>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]>>> max(ll)
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例如根据列表中的每一个元素（tuple或者list类型）的第二位进行求最大值：
>>> l = [(1, 2, 5), (2, 3, 5), (3, 2, 5), (4, 4, 5), (5, 1, 5)]>>> max(l, key=lambda x: x[1])(4, 4, 5)>>> l.index(max(l, key=lambda x: x[1]))3
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默认情况下，max首先进行比较的是items（k，v）中的第一个内容（也即是k），相等的情况下，再进行v的比较。
稍作修改，我们便可实现对v的比较：
>>> max(ll, key=lambda x: x[1])(-1, 'z')
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有时可能最值所在的下标对我们更重要，我们据此下标索引更为丰富的信息。如何不显式转化为numpy.ndarray类型（有时也无法转换，当异质容器时）不通过np.argmax这样的函数获得最值（任何值都可以）所在的下标呢？使用list（tuple）的index()成员函数。
>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]>>> val = max(ll, lambda x: x[1])>>> ll.index(val)3
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根据以上用法，我们也可推测并实现一个精简版的max函数：
def max(items, key=lambda x: x): current = items[0] for item in items: if key(item) > key(current): current = item return current
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