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],[7,5,2]])max_indices=np.argmax(array_2d,axis=1)m...
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...
2 结果为:array([ 10, 19, 27, 34, 40, 45, 87, 120, 122]) (5)求最大值,最小值: 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 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...
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:...
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)) ...
>>> time_max array([ 82.5 , 20\. , 113.75, 51.25]) >>> data_max array([0.98935825, 0.84147098, 0.99060736, 0.6569866 ]) >>> np.all(data_max == data.max(axis=0)) True 你还可以使用数组作为目标进行编制索引: >>> a = np.arange(5) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) >>>...
numpy.array:创建新的NumPy数组 复制 # Create an array using np.array()arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Ouput:[12345] 1. 2. 3. 4. 5. numpy.zeros:创建一个以零填充的数组。 复制 # Create a2-dimensional arrayofzeros arr=np.zeros((3,4))[[0.0.0.0.][0.0.0.0.][0.0.0.0.]]...
numpy还可以做基础的统计操作,比如max,min, mean, sum等 排序操作 查找操作 numpy不像list有index函数,通常会用where等操作 其中有三种方法: 1. where,难懂且对于x处于array末端很不友好 2. next,相对较快,但需要numba 3. searchsorted,针对于已排过序的array ...
>>> 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] ...