[argmax(1,3,5), argmax(0,4,3)] 返回值为 [2, 1] """ 2. 高维 以三维为例,计算思路与二维相同。 三维计算之后降维,将返回一个二维数组。 一个m×n×p维的矩阵, axis为0,舍去m,返回一个 n×p 维的矩阵 axis为1,舍去n,返回一个 m×p 维的矩阵 axis为2,舍去p,返回一个 m×n 维的矩阵...
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...
前者返回值，后者返回最值所在的索引（下标）处理的对象不同 前者跟适合处理list等可迭代对象，⽽后者⾃然是numpy⾥的核⼼数据结构ndarray（多维数组）min/max是python内置的函数 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...
1 x[x.argsort()[0]] 或者用argmin()函数 1 x[x.argmin()] 数组x的最大值,写成: 1 x[x.argsort()[-1]]# -1代表从后往前反向的索引 或者用argmax()函数,不再详述 1 x[x.argmax()] 输出排序后的数组 x[x.argsort()]# 或x[np.argsort(x)] (二维数组) x=np.array([[1,5,4],[-1...
或者用argmin()函数 x[x.argmin()] 数组x的最大值,写成: x[x.argsort()[-1]] # -1代表从后往前反向的索引 或者用argmax()函数,不再详述 x[x.argmax()] 输出排序后的数组 x[x.argsort()] # 或 x[np.argsort(x)] (二维数组)x = np.array([[1,5,4],[-1,6,9]]) # [[ 1 5 ...
#所以取数组x的最小值的索引位置可以写成:x[x.argsort()[0]]#或者用argmin()函数x[x.argmin()]#数组x的最大值,写成:x[x.argsort()[-1]]#-1代表从后往前反向的索引#或者用argmax()函数,不再详述x[x.argmax()] 输出排序后的数组 x[x.argsort()]#或者x[np.argsort(x)]#array([-1, 1, 3...
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
上一节我们知道使用numpy.min()函数可以获得一个array中的最小值。通过numpy.argmin()可以获得最小值的索引。 使用numpy.max()函数可以获得一个array中的最大值。通过numpy.argmax()可以获得最大值的索引。 排序和使用索引 创建一个0~15的array,使用numpy.random.shuffle()函数可以将array变为乱序。且是array本...
列表特性总结 列表的一些特点： 列表是最常用的线性数据结构 list是一系列元素的有序组合 list是可变的 列表的操作， 增：append、extend、insert 删：clear、pop、remove 改：reverse、sort 查：count、index 其他：copy >>> [a for a in dir(list) if not a.startswith('__')] ['append', 'clear', ...
⽤于返回数组的排序后的索引值,红⾊是原索引顺序,.argsort()返回排序后的索引。 np.argmax(a, axis) 这⾥axis 表⽰取a的那个轴作⽐较,axis=0,表⽰⼀列⼀列作⽐较,选(0,5)5⼤是1,(4,2)4⼤是0,依次内推… axis=1表⽰⼀⾏⼀⾏作⽐较 ⼆.np.reshape() ⽤于改变多...