print(np.argmax(a, axis=1)) np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i]3中最大值的索引。从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比较,5大于1,7大于3所以最大值索引由(...
e = np.argmax(a,axis=-1) # 二维数组的axis=-1相当于axis=1,表示的是倒数第一个print(a)print(b)print(c)print(d)print(e)** axis=0,从垂直方向看,2,5,0为一排,其中最大的是5,也就是说5的索引为1;3,4,1返回为1也是一样的道理 axis=1,从水平方向看,2和3是3更大些,所以返回为1;5和...
在数学和计算机科学领域,argmin和argmax都是极其重要的工具,它们共同构成了寻找函数极值的基础。 具体来说,如果有一个函数f(x),argmin(f(x))将返回能够使f(x)取得最小值的x值(或x的索引),而argmax(f(x))则返回使f(x)取得最大值的x值(或x的索引)。在实际应用中,根...
当a>b时，argmax(a,b)=0，对a和b的导数分别为0,0；当a
这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢? 这里面就涉及到一个概念:axis。上面例子中的1和0就是axis。我先笼统的解释这个问题,设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算。
这个很好理解,只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑,比如,tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢? 这里面就涉及到一个概念:axis。上面例子中的1和0就是axis。我先笼统的解释这个问题,设置axis的主要原因是方便我们进行多个维度的计算。
numbers.argmax(axis=0) 当axis=0,是在列中比较,选出最大的行索引 numbers.argmax(axis=1) 当axis=1,是在行中比较,选出最大的列索引 当axis=-1时 numbers.argmax(axis=-1) 这个时候,我们发现,axis=-1,和axis=1返回的结果是一样的!!! 主要原因是axis这个参数类似列表,你可以正着来,你也倒着来...
在numpy中,矩阵的第0维为列,第1维为行。 遵循这个原则,就不难理解: axis=0时,np.argmax()会取出矩阵中每一列最大的数; axis=1时,np.argmax()会取出矩阵中每一行最大的数。 下面给出代码示例: import numpy…
和arg max一样,max可能是空集(在这种情况下,最大值是未定义的)或单例,但与arg max不同的是,max可能不包含多个元素 【出处:wiki ,URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Arg_max】 举例 下面 振荡函数在举例 [0,L]: 下面定义的是两个维度的数组,值L=1,N=100点 (rows) 并且 n=1,2,⋯,5, 有5列...