方法一:使用numpy.max()函数 python复制代码 importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(np.max(arr))# 输出:5 方法二:使用numpy.ndarray.max()方法 python复制代码 importnumpyasnp arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr.max())# 输出:5 以上两种方法都可以获取数组的最大值。如...
np.max代码示例 >>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(5)>>>aarray([0,1,2,3,4])>>>b=np.arange(6)>>>barray([0,1,2,3,4,5])#将b的形状更改为2*3, reshape是重塑的意思>>>new_b=np.reshape(b,(2,3))>>>new_barray([[0,1,2],[3,4,5]])# 取一维数组a的最大值>>>np.max(...
print(np.max(a,axis=1))#每行最大 [258] 然后用where得到最大值的索引,返回值中,前面的array对应行数,后者对应列数 1 2 3 4 print(np.where(a==np.max(a))) (array([2], dtype=int64), array([2], dtype=int64)) print(np.where(a==np.max(a,axis=0))) (array([2,2,2], dtype=...
numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum(),他们的功能截然不同。简单而言即前者作用于ndarray对象,求的是它自身的最大。而后者是一个数学上的取maxmax的效果,它是一个运算。 先说np.max() 1 2 3 4 5 6 7 >>>A=np.array([[1,8,3,6,5],[9,2,7,4,5]]) >>>np.max(A) 9 >>...
prod(arr, axis=1) array([ 6, 120])二. 最大值和最小值分别获取数组 arr 所有元素中的最大值和最小值。>> arr.min() 1 >> arr.max() 6 指定最大值与最小值选取的维度:>> arr.min(axis=0) array([1, 2, 3]) >> arr.min(axis=1) array([1, 4]) >> arr.max(axis=0) array([...
scores = np.array([[90,92],[85,100]]) # 0表示竖直方向操作,1表示沿水平方向操作 display(np.max(scores,axis=0)) 1. 2. 3. 十二、连接和拆分函数 np.concatenate 对多个数组按指定轴方向进行连接 np.vstack/np.hstack 竖直方向连接/水平方向连接 ...
Numpy 创建 array 关键字 • array:创建数组 • dtype:指定数据类型 • zeros:创建数据全为0 • ones:创建数据全为1 • empty:创建数据接近0 • arrange:按指定范围创建数据 • linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list 1d ...
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 使用NumPy的argsort()函数对数组进行排序,并获取前三个最大值的索引: 代码语言:txt 复制 indices = np.argsort(arr, axis=None)[-3:] 根据索引获取前三个最大值: 代码语言:txt 复制 max_values = arr.flat[indices] 最后,max_values...
要获取矩阵每一列的最大值,我们可以使用NumPy的amax函数。amax函数可以返回数组或矩阵的最大值。 importnumpyasnp matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])max_values=np.amax(matrix,axis=0) 1. 2. 3. 4. 5. 在这里,axis=0参数表示我们要按列获取最大值。max_values将包含每一列的最...
np.argmax()返回数组中最大值的索引。 6. 查找满足条件的第一个值的索引 有时我们只需要找到满足条件的第一个值的索引。 importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5,3,7,8,9])first_index=np.where(arr==3)[0][0]print("numpyarray.com: First index of value 3:",first_index) ...