array_2d=np.array([[1,3,5],[7,5,2]])max_value=np.max(array_2d)max_positions=np.where(array_2d==max_value)print(max_positions) Python Copy Output: 示例代码 7: 使用argmax和take importnumpyasnp array_2d=np.array([[1,3,5
To calculate the maximum value, we can use the np.max function as shown below…print(np.max(my_array)) # Get max of all array values # 6…and to compute the minimum value, we can apply the min function as illustrated in the following Python code:print(np.min(my_array)) # Get ...
maxValue = np.max(array1, axis =1) print('\n Without keepdims: \n', maxValue)print('Dimensions of array: ', maxValue.ndim) # set keepdims to True to retain the dimension of the input arraymaxValue = np.max(array1, axis =1, keepdims =True) print('\n With keepdims: \n', max...
array([[2, 4], [2, 3]]) 除此之外还有另外的一种关于dot的表示方法,即: c_dot_2 = a.dot(b) array([[2, 4], [2, 3]]) 下面我们将重新定义一个脚本, 来看看关于 sum(), min(), max()的使用: import numpy as np a=np.random.random((2,4)) print(a) array([[ 0.94692159, 0.20...
array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Vertically stack the arrays stacked_arr = np.vstack((arr1, arr2)) [[1 2 3] [4 5 6]] numpy.hstack:与vstack类似,但是是水平堆叠数组。 4、数学函数 numpy.sum:计算数组元素的和。 numpy.mean:计算数组的算术平均值。 numpy.max:...
1.argmax函数基础 在深入多维数组之前,我们首先需要理解argmax函数的基本用法。numpy.argmax(a, axis=None)函数返回数组a中最大值的索引。如果指定了axis,它将返回指定轴上最大值的索引。 示例代码 1: 基本用法 importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.array([1,3,2,7,4])index_of_max=np.argmax(arr...
numpy.array:创建新的NumPy数组 # Create an array using np.array() arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) Ouput: [1 2 3 4 5] numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 # Create a 2-dimensional array of zeros arr = np.zeros((3, 4)) ...
week_high = np.max( np.take(h, a) ) # 某周最高价 week_low = np.min( np.take(l, a) ) # 某周最低价 friday_close = c[a[-1]] #某周的收盘价 return("招商银行", monday_open, week_high, week_low, friday_close) #返回某周开盘、最高、低价、收盘价weeksummary = np.apply_alo...
max_value = np.max(arr)print(max_value) max_in_axis = np.max(arr, axis=1)print(max_in_axis)argmax函数用于返回数组中最大元素的索引。参数个数:1个(数组)。参数类型:数值类型数组。返回值类型:整数,表示最大元素的索引。缺失值处理:忽略数组中的NaN值。arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]...
arr=np.array([1,2,3,4,5])# 基本统计量print(np.mean(arr))# 输出:3.0print(np.median(arr))# 输出:3.0print(np.std(arr))# 输出:1.4142# 最值运算print(np.min(arr))# 输出:1print(np.max(arr))# 输出:5# 累积运算print(np.cumsum(arr))# 输出:[1361015] ...