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...
numbers.argmax(axis=0) 当axis=0,是在列中比较,选出最大的行索引 1.2.2.2 axis=1 当axis=1,是在行中比较,选出最大的列索引 numbers.argmax(axis=1) 1.2.2.3 打乱后,再比较 np.random.shuffle(numbers)numbers 没有参数,默认展平 numbers.argmax() numbers.argmax(axis=0) 当axis=0,是在列中比较...
其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],a[3][3],,可以得出最大...
这意味着argmax将返回的索引将从最后一个轴获取。你的数据有一些形状(20,19,5,80)，我改变了第一个...
3.2、axis=1 3.3、axis=2 3.4、axis=-1 四、Reference 一、基本介绍 numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。
batch_size=1, class_mode=None, shuffle=False ) test_generator.reset() pred = (model.predict_generator(test_generator, verbose=1,steps=len(test_generator))) print(pred) predicted_class_indices = np.argmax(pred, axis=-1) labels = (train_generator.class_indices) print(predicted_class_indices...
1、argmax(axis=1)计算流程 输入: nchw 输出: nhw 计算过程: 沿着c通道输出最大值的index 2、cpu实现 Resultargmax_cpu(constfloat*input,intn,intc,inth,intw){char*output=newchar[n*h*w];intchannel_size=h*w;PerfCPUtime("argmax_cpu");for(intbatch=0;batch<n;batch++){intbatch_offset=batch...
numpy.argmax(a,axis=None,out=None) 函数功能,返回最大值的索引; 1. axis参数不出现时,将数组平铺,找出其中最大的那个值的index。 importnumpyasnpa=np.array([[3,2,8,4],[7,2,3,1],[3,9,2,4],[4,1,1,6]])np.argmax(a) 输出: ...
tf.argmax(input,axis),根据axis取值的不同返回每行或者每列(在axis上比较)最大值的索引。 1.数组长度一致时,2维数组: test = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]]) print(np.argmax(test)) np.argmax(test, 0) ...
numpy.argmax()函数用于获取数组中的最大值索引。理解其用法的关键在于正确设置参数axis。当axis参数不出现时，函数会将数组展平，找出整个数组中的最大值索引。当axis设置为0时，函数按照行的方向进行操作，寻找每一行的最大值并返回其索引。这样一来，输出结果会显示每一行的最大值所在位置。设置axis...