在numpy数组中查找max元素的索引,可以使用numpy的argmax函数来实现。argmax函数返回数组中最大元素的索引值。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用argmax函数查找最大元素的索引 max_index = np.argmax(arr)...
void find_max(int *p,int n) { int i=0,max_f,sign_d; max_f=*p;//假设数组的首位为最大值并记录下标 sign_d=0; while(++i<n)//遍历数组 if(*(p+i)>max_f)//分别与最大值 max_f 比较 { max_f=*(p+i);//找到更大值 赋给 max_f sign_d=i;//记录最大值下标 } printf("%d ...
arr=np.array([5,2,8,1,9,3,7])min_index=np.argmin(arr)print("numpyarray.com: Index of minimum value:",min_index) Python Copy Output: np.argmin()返回数组中最小值的索引。 5.2 使用numpy.argmax() importnumpyasnp arr=np.array([5,2,8,1,9,3,7])max_index=np.argmax(arr)print(...
以下是Numpy模块中常用的函数分类和示例:一、字符串函数 numpy.char.add(a, b):字符串拼接 numpy.char.count(a, b):字符串中子串的计数 numpy.char.equal(a, b):字符串等于 numpy.char.find(a, b):子串在字符串中的位置 numpy.char.index(a, b):子串在字符串中的位置,与find的区别是index抛出异常二...
np.argmax np.nanargmax Find index of maximum value np.median np.nanmedian Compute median of elements np.percentile np.nanpercentile Compute rank-based statistics of elements np.any N/A Evaluate whether any elements are true np.all N/A Evaluate whether all elements are true ...
np.argmax np.nanargmax Find index of maximum value np.median np.nanmedian Compute median of elements np.percentile np.nanpercentile Compute rank-based statistics of elements np.any N/A Evaluate whether any elements are true np.all N/A Evaluate whether all elements are true ...
find(), index(): 查找子字符串 np.char.find('hello world', 'hello') replace(): 替换字符串 np.char.replace('hello world', 'world', 'NumPy') format(): 引用Python字符串格式化 np.char.format('hello %s', ['world']) 逻辑和比较操作 ...
np.argmax np.nanargmax Find index of maximum value np.median np.nanmedian Compute median of elements np.percentile np.nanpercentile Compute rank-based statistics of elements np.any N/A Evaluate whether any elements are true np.all N/A Evaluate whether all elements are true ...
代码如下: 方法一： //最小值 Array.prototype.min = function() { var min = this[0]; var ...
import numpy as np the_array = np.array([11, 22, 53, 14, 15]) max_index_col = np.argmax(the_array, axis=0) print(max_index_col) Output: 2 35按降序对 NumPy 数组进行排序 按降序对 Numpy 进行排序 import numpy as np the_array = np.array([49, 7, 44, 27, 13, 35, 71]...