print('每列元素的和:',np.sum(A,axis=0)) print('所有元素最大值所在的位置(索引)',np.argmax(A)) print('所有元素的最大值',np.max(A)) print('每行元素的最大值',np.max(A,axis=1)) print('每列元素的最大值',np.max(A,axis=0)) print('所有元素的最小值',np.min(A)) print('...
就像sum函数,NumPy提供了矩阵不同轴上的min/max, argmin/argmax, mean/median/percentile, std/var等函数。 np.amin等同于np.min,这样做同样是为了避免from numpy import *可能的歧义。 2维及更高维中的argmin和argmax函数分别返回最小和最大值的索引,通过unravel_index函数可以将其转换为二维坐标: all和any同...
就像sum函数,NumPy提供了矩阵不同轴上的min/max, argmin/argmax, mean/median/percentile, std/var等函数。 np.amin等同于np.min,这样做同样是为了避免from numpy import *可能的歧义。 2维及更高维中的argmin和argmax函数分别返回最小和最大值的索引,通过unravel_index函数可以将其转换为二维坐标: all和any同...
importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr=np.array([[1,3,5,7],[2,4,6,5]])# 使用partition来找出每行最大的2个值的索引partitioned_indices=np.argpartition(-arr,2,axis=1)[:,:2]top_n_indices=np.argsort(-arr[np.arange(arr.shape[0])[:,None],partitioned_indices],axis=1)print(top_n_in...
在numpy中,可以使用argmax()函数来找到二维数组的最大值所在的索引。argmax()函数返回的是最大值所在的一维索引,如果数组是二维的,可以通过指定axis参数来沿着某个轴进行计算。 下面是一个示例代码,演示如何在numpy中找到二维数组的argmax: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy ...
2维及更高维中的argmin和argmax函数分别返回最小和最大值的索引,通过unravel_index函数可以将其转换为二维坐标: all和any同样也可作用于特定维度: 八、矩阵排序 虽然在前文中,axis参数适用于不同函数,但在二维数组排序中影响较小: 我们通常不需要上述这样的排序矩阵,axis不是key参数的替代。但好在NumPy提供了其他...
七、矩阵统计 就像sum函数,NumPy提供了矩阵不同轴上的min/max, argmin/argmax, mean/median/percentile, std/var等函数。 np.amin等同于np.min,这样做同样是为了避免from numpy import *可能的歧义。 2维及更高维中的argmin和argmax函数分别返回最小和最大值的索引,通过unravel_index函数可以将其转换为二维坐标...
但获得的结果是float型。所以这里使用int()向下取整获得int型结果。 虽然我们实现了二维索引的获取，但是...
NumPy 曾有一个专门的 matrix 类,但现在已经弃用了,所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。 矩阵的初始化句法与向量类似: 这里必须使用双括号,因为第二个位置参数是 dtype(可选,也接受整数)。 随机矩阵生成的句法也与向量的类似: 二维索引的句法比嵌套列表更方便: ...
随机矩阵的生成也与向量类似: 二维数组的索引语法要比嵌套列表更方便: “view”表示数组切片时并未进行任何复制,在修改数组后,相应更改也将反映在切片中。 轴参数 在求和等操作中,NumPy可以实现跨行或跨列的操作。为了适用任意维数的数组,NumPy引入了axis的概念。axis参数的值实际上就是维度数量,如第一个维是axis...