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 (minindex) print ('\n') print ('展开...
importnumpyasnp# 创建一个3x3的矩阵matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(matrix) 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码会创建一个3x3的矩阵,并打印出来,让小白理解矩阵的结构。 步骤2:寻找最大值 接下来,我们需要找到矩阵中的最大值,可以使用以下代码: # 找到矩阵中的最大值max_value=np...
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×...
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 = ...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...
在列表数组上使用np.argmax可以用于找到数组中的最大值所在的索引位置。np.argmax是NumPy库中的一个函数,它返回给定数组中最大值的索引。 使用np.argmax的语法如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np array = np.array([1, 3, 2, 5, 4]) max_index = np.argmax(array) print(max_index) 上述...
x= np.array([ 1,4,3,-1,6,9])x.argsort()#array([3, 0, 1, 2, 4, 5], dtype=int64) 可以发现,argsort()是将X中的元素从小到大排序后,提取对应的原来的索引index,然后输出到y #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...
已知x= np.array((1,2,3,4,5)),那么表达(x**2).max()的值为( )。 A. 15 B. 20 C. 25 D. 30 你可能感兴趣的试题 单项选择题 下列java语言的常用异常类中,属于检测异常的是()。 A、ArithmeticException B、FileNotFoundException C、NullPointerException ...
loc=___ np.argsort(array)[4] 知识点解析:将array中的元素从小到大排列,提取其对应的index(索引),然后输出到loc 20:补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___ np.max(array,axis=0) 21:补全找出数组np.array([7,2,10...
函数:numpy.argmax(array, axis) array:代表输入数组;axis:代表对array取行(axis=0)或列(axis=1)的最大值。 一、一维数组的用法 x = np.arange(12) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] index = np.argmax(x) print("1 dimension test:",index) # 11 ...