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(...
numpy.argmin():该函数返回数组中某一轴的最小元素的索引(如果提到的话)。 示例: # import libraryimportnumpyasnp# create a numpy 1d-arrayarray=np.array([1,2,3,0,-1,-2])# find index of max element# in an arraymax_ele_index=np.argmax(array)# find max element in an arraymax_...
1.使用np.array()创建 一维数据创建:,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组也可以是列表。 如果一维数组不是一个规律的有序元素,而是人为的输入,就需要array()函数创建了。 In [8]: arr1 = np.array((1,20,13,28,22)) In [9]: arr1 Out[9]: array([ 1, 20, 13, 28, 22]) In [10]...
arr1 = np.array([1,2,3,4,5]) arr1 # array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array([1, "sdf", 2]) arr2 # array(['1', 'sdf', '2'], dtype='<U11') arr4 = np.array([1, 2, 3], dtype='float') arr4 # array([1., 2., 3.]) arr5 = arr4.astype('int64')...
1.使用np.array()创建 一维数据创建:,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组也可以是列表。 1. 2. 如果一维数组不是一个规律的有序元素,而是人为的输入,就需要array()函数创建了。 In [8]: arr1 = np.array((1,20,13,28,22)) In [9]: arr1 ...
arr_2.argmax() #This shows the index of the highest value in the array arr_2.argmin() #This shows the index of the lowest value in the array 假设存在大量数组，而你需要弄清楚数组的形态，你想知道这个数组是一维数组还是二维数组，只需要使用 shape 函数即可：arr.shape 从 NumPy 数组中索引／...
argmax(axis=0) # index of the maxima for each series >>> ind array([2, 0, 3, 1]) >>> >>> time_max = time[ind] # times corresponding to the maxima >>> >>> data_max = data[ind, range(data.shape[1])] # => data[ind[0],0], data[ind[1],1]... >>> >>> time_...
>>> data[0, 1]2>>> data[1:3]array([[3, 4],[5, 6]])>>> data[0:2, 0]array([1, 3]) 你可以像对向量进行聚合一样对矩阵进行聚合: >>> data.max()6>>> data.min()1>>> data.sum()21 你可以聚合矩阵中的所有值,并可以使用axis参数跨列或行对它们进行聚合。 为了说明这一点,让...
>>> a_2d = np.array([[ 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [1, 2, 3, 4]]) 你可以找到唯一值,np.unique()可以帮你实现。 >>> unique_values = np.unique(a_2d)>>> print(unique_values)[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] ...
获得矩阵中元素最大最小值的函数分别是max和min,可以获得整个矩阵、行或列的最大最小值。 例如 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.max()) #获取整个矩阵的最大值 结果: 6 print(a.min()) #结果:1 # 可以指...