首先比较是a[0][0],a[1][0],a[2][0]可以得出最大值得下标为a[1][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],可以得出最大值得下标为a[1][2],所以输出数组的第一个值为2. 以此类推,可以得出 最后输出为[1 2 2 1] import numpy as np a = np.array([[1, 5, 4, 2
importnumpyasnp arr=np.random.rand(10000)max_index=np.argmax(arr)max_value=arr[max_index]print("Max value:",max_value) Python Copy Output: 6. 错误处理 在使用numpy.argmax()时,可能会遇到一些错误情况,例如输入数组为空。我们需要妥善处理这些情况。 示例代码10:处理空数组 importnumpyasnp arr=np...
示例10:返回最大值的索引和值(多维数组) importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])max_index=np.argmax(arr)max_value=arr.flatten()[max_index]print("最大值的索引:",max_index)print("最大值:",max_value) Python Copy Output: 在这个示例中,我们定义了一个二维数组arr...
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。 二、代码实验 1、一维数组情况 简单一维情况,np.argmax()直接返回最大值的索引,不指定axis可以认为是将数组拉平...
你不需要一堆繁琐的代码，只需要简单地调用np.argmax()，它就能为你找到最闪耀的那颗“明星”，节省时间的同时提升效率。接下来，就让我们一起深入了解argmax是如何工作的，如何巧妙地运用它，以及它的各种强大功能。简介 np.argmax是Numpy库中的一颗闪亮小星星，用于返回数组中最大元素的索引。你是不是经常在...
np.sort是用来排序的,类似于Python的内置函数sorted。 import numpy as np arr = np.array([4, 2, 3, 6, 5, 1]) print(np.sort(arr)) # [1 2 3 4 5 6] 1. 2. 3. 4. sort很容易,再来看看argsort。 import numpy as np arr = np.array([4, 2, 3, 6, 5, 1]) ...
np.sort是用来排序的,类似于Python的内置函数sorted。 import numpy as np arr = np.array([4, 2, 3, 6, 5, 1]) print(np.sort(arr)) # [1 2 3 4 5 6] sort很容易,再来看看argsort。 import numpy as np arr = np.array([4, 2, 3, 6, 5, 1]) ...
在numpy中,可以使用argmax()函数来找到二维数组的最大值所在的索引。argmax()函数返回的是最大值所在的一维索引,如果数组是二维的,可以通过指定axis参数来沿着某个轴进行计算。 下面是一个示例代码,演示如何在numpy中找到二维数组的argmax: 代码语言:python ...
(Python)numpy的argmax用法 解释 还是从一维数组出发.看下面的例子. importnumpy as np a=np.array([3,1,2,4,6,1])print(np.argmax(a))4 argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况. import numpy as np...
**import numpy as np# a = np.arange(6).reshape([3,2])a = np.array([[2,3],[5,4],[0,1]]) b = np.argmax(a) # 没有参数时,是默认将数组展平 c = np.argmax(a,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 ...