maxindex = np.argmax(a, axis = 0) print (maxindex) print ('\n') print ('沿轴 1 的最大值索引:') maxindex = np.argmax(a, axis = 1) print (maxindex) print ('\n') print ('调用 argmin() 函数:') minindex = np.argmin(a) print (
arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]])np.argmax(arr)---1 argmin将返回数组中min元素的索引。 np.argmin(min)---3 24、sort 对数组排序。 kind:要使用的排序算法。{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’} arr = np.array([2,3,1,7,4,5])np.sort(arr)---array...
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 numpy as np a = ...
np.array([[1, 3, 5], [0, 4, 3]]) print(two_dim_array) ''' [[1 3 5] [0 4 3]] ''' max_index_axis0 = np.argmax(two_dim_array, axis=0) print(max_index_axis0) # [0 1 0] max_index_axis1 = np.argmax(two_dim_array, axis=1) print(max_index_axis1) # [2 1...
data=np.array([1,5,3,4])# 这里故意使用错误的函数查找最大值max_value=np.max(data)max_index=data.argmax()print("最大值:",max_value)print("下标:",non_existent_var)# 可能导致NameError 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 错误日志分析: ...
列表的操作， 增：append、extend、insert 删：clear、pop、remove 改：reverse、sort 查：count、index...
h = inputs[index +1] 的原因是利用的激活函数的导数和激活函数的输出之间的关系,简化计算得到的。 所以需要取下一层的输入,就是这一层的输出。 计算偏差 def test_accuracy(datas, true_label, layers): _, output = feed_forward(datas, layers) label_pred = np.argmax(output, axis=1) label_true...
print(tang_array.max(axis=0)) 20 .argmax(axis=1) # 找出数组中每一行的最大值的位置 print(tang_array.argmax(axis=1)) 21 .mean(axis=1) # 找出数组中每一行均值的大小 print(tang_array.mean(axis=1)) 22. std(axis=1) # 求出数组中每一行的标准差 ...
print(np.max(my_array)) # Get max of all array values # 6…and to compute the minimum value, we can apply the min function as illustrated in the following Python code:print(np.min(my_array)) # Get min of all array values # 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 x[x.argmax()] 输出排序后的数组 x[x.argsort()] #或者 x[np.argsort(x)]#array([-1, 1, 3, 4, 6, 9]) 那么给数据排序不就很简单了,直接一行就搞定了...