if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a)) 当没有指定axis的时候,默认是0.所以最后输出的是4(也就是表示第四维值最大) 2.二维数组 import nu
在numpy数组中查找max元素的索引,可以使用numpy的argmax函数来实现。argmax函数返回数组中最大元素的索引值。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用argmax函数查找最大元素的索引 max_index = np.argmax(arr)...
示例代码 7:使用 argmax 和 take importnumpyasnp arr1=np.array([1,3,2,3,1])arr2=np.array(["a","b","c","d","e"])max_index=np.argmax(arr1)max_value_in_arr2=np.take(arr2,max_index)print(max_value_in_arr2)# 输出 'b' Python Copy Output: 6. 性能考虑 当处理大型数组时,...
importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])max_index=np.argmax(arr)max_index_coord=np.unravel_index(max_index,arr.shape)print("最大值索引的坐标:",max_index_coord) Python Copy Output: 在这个示例中,我们定义了一个二维数组arr,使用np.argmax函数找到了数组中最大值的索...
min(序列数组, key = lambda i: values[i]) 效果是一样的 进一步: objs = [cls1, cls2, cls3] index_min =min(range(len(objs)), key=lambdai:objs[i].YourNumberProperty) 总结: 善用 min/max 的 key p.s: numpy使用 np.argmin(values) 直接返回 index...
在列表(list)元素值相同的情况下,之前无知的以为max函数会随机选一个,但实际上不是!而是选 第一个!验证代码: import numpy as np for i in range(10): ls = [0]*10 print(ls.index(max(ls)))结果如下:
import numpy as np # Import NumPy library in PythonNext, we’ll also need to construct some example data:my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Create example array print(my_array) # Print example array # [[1 2 3] # [4 5 6]]...
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。 import numpy as np a = np.array([ [3, 2, 8, 4], [7, 2, 3, 1], [3, 9, 2, 4], [4, 1, 1, 6] ]) np.argmax(a) 输出: 9 2. axis =...
(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...
It’s somewhat similar tothe Numpy maximum function, but instead of returning the maximum value, it returns theindexof the maximum value. To really explain that, I’m going to quickly review some Numpy and Python basics. This will hopefully make it easier to understand. ...