numpy 最大值的index 文心快码BaiduComate 在NumPy中,如果你想找到数组中最大值的索引,可以使用numpy.argmax函数。下面我将详细解释如何做到这一点: 确定要查找最大值的numpy数组: 首先,你需要有一个NumPy数组。假设我们有一个一维数组arr。 使用numpy的argmax函数查找最大值的索引: numpy.argmax函数会返回数组中...
max_index=np.argmax(arr) max_value=arr[max_index] print(max_value) 输出结果为: 5 对于二维数组arr2d,同样可以使用np.argmax()函数和索引操作符[]来取出最大值。 # 沿着行的方向找到最大值的索引 max_index_axis_0=np.argmax(arr2d, axis=0) max_value_axis_0=arr2d[max_index_axis_0,range...
import numpy as np df = pd.read_csv('train.csv') df=df.drop(['ID'],axis=1) nmp=df.to_numpy() feature=nmp[:,:-1] label=nmp[:,-1]#(210,240) feature=np.fft.fft(feature) feature=np.abs(feature)/240*2 w1=np.zeros(240) w2=np.zeros(240) for i in range(210): index=np...
使用NumPy中的argmax()函数,可以找到数组中最大值的索引。以下是使用NumPy确定最高值索引的示例代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5]) # 使用argmax()函数确定最高值的索引 max_index = np.argm...
在一个numpy对象数组中找到最小/最大对象的索引可以使用numpy的argmin和argmax函数。 要找到最小对象的索引,可以使用numpy的argmin函数。该函数接受一个数组作为输入,并返回数组中最小值的索引。例如: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array([5, 2, 9, 1, 7]) min_i...
在上面的代码中,首先创建了一个二维数组`arr`,然后使用`np.argmax`函数获取了数组中的最大值的索引`max_index`。接着使用`np.unravel_index`函数将索引转换为坐标`max_coord`,最后输出得到的最大值坐标。 ## 示例应用 假设我们有一个含有随机数的二维数组,我们希望找到数组中的最大值及其坐标。下面是一个示例...
但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 a=np.arange(9).reshape((3,3)) a array([[0,1,2], [9,4,5], ...
函数功能,返回最大值的索引; 1. axis参数不出现时,将数组平铺,找出其中最大的那个值的index。 importnumpyasnpa=np.array([[3,2,8,4],[7,2,3,1],[3,9,2,4],[4,1,1,6]])np.argmax(a) 输出: 9 2. axis = 0按行方向找出最大值的index ...
importnumpyasnp# 创建数组arr=np.array([1,2,3,4,5])# 找到最大值max_value=np.amax(arr)# 找到最大值的下标max_index=np.argmax(arr)# 输出结果print("最大值:",max_value)print("最大值的下标:",max_index) 1. 2. 3. 4. 5.
print(index) #[1 1 0] 最大值与最小值: clip()/ptp() numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs) 限制最值:clip() 该函数可以限制数组中元素的最大值和最小值。 import numpy as np x = np.array([1,0,9]) y = np.clip(x, a_min=2, a_max=8) ...