print(np.argmax(a, axis=1)) 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...
index = np.argmax(x,axis = 1) print("2 dimension test, axis = 1:",index) # 输出结果: # 2 dimension test, axis = 1:[3 3 3] (1)遵循运算之后降一维的原则,因此返回的会是一个一维的array。 (2)函数返回的是最大值的索引,而不是最大值本身。 (3)另一种理解思路:0:外层;1:内层。axi...
two_dim_array = np.array([[1, 3, 5], [0, 4, 3]]) max_index_axis0 = np.argmax(two_dim_array, axis = 0) max_index_axis1 = np.argmax(two_dim_array, axis = 1) print(max_index_axis0) print(max_index_axis1) 输出结果 [0 1 0] [2 1] 这里的two_dim_array是一个 2×...
np.argmax()函数是Numpy库中一个实用工具，用于在数组中找到最大值的索引。当数组中有多个最大值时，它返回第一个最大值的索引。函数的核心是根据axis参数决定如何处理多维数组：axis=0时，从最外层数组中寻找最大值；axis=1则沿某一维度查找；以此类推，直到axis为n-1，对应最内层数组。对于一维...
meshgrid通常用于使用循环需要很长时间的复杂任务。如绘制三维正弦函数等高线图就是一个例子: defsinus2d(x, y): returnnp.sin(x) + np.sin(y) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,2* np.pi,100), np.linspace(0,2* np.pi,100)) z = sinus2d(xx, yy)# Create the image on this grid ...
np.argmax不返回整数是因为它返回数组中最大元素的索引,而不是最大元素本身的值。np.argmax是NumPy库中的一个函数,用于在给定轴上返回数组中最大值的索引。它的语法是: ``` np...
3维numpy数组理解和np.argmax(a, axix=2),理解:2个样本数据,每个数据3行(T_x=3),4列(n_value=4)indices=np.argmax(pred,2)例如,对第一个样本数据的,第一行中的,所有数据取最大值的索引下标
np.argmin/np.argmax是numpy库中的成员函数 接⼝不同 min(iterable, key=func)->value np.argmin(a, axis=None)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...
print(np.argmax(A)) # 11 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 其中的argmin()和argmax()两个函数分别对应着求矩阵中最小元素和最大元素的索引。相应的,在矩阵的12个元素中,最小值即2,对应索引0,最大值为13,对应索引为11。 如果需要计算统计中的均值,可以利用下面的方式,将整个矩阵的均值求出来:...
numpy.argmax()返回数组元素最大值的索引 numpy.argmax(a[, axis=None, out=None]) # numpy.argmax()实例化讲解 import numpy as np x = np.arange(6).reshape(2,3)+10 print(x) a = np.argmax(x) # 未指定axis时默认数组进入扁平化序列 ...