其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],a[3][3],,可以得出最大...
>>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, axis=1) array([2, 2]) Indexes of the maximal elements of a N-dimensional array: >>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape) >>> ind (1, 2) >>> a[ind] 15...
一、np.argmax(input,axis)的使用 tf.argmax(input,axis),根据axis取值的不同返回每行或者每列(在axis上比较)最大值的索引。 1.数组长度一致时,2维数组: test = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]]) print(np.argmax(test)) np.argmax(test, 0) np.arg...
argmax(x) #表示在所有元素寻找最大值,只返回第一次最大值的位置 y2=np.argmax(x,axis=0) #axis=0 表示沿着列寻找最大值 y3=np.argmax(x,axis=1) #axis=1 表示沿着行寻找最大值 print(y1) print(y2) print(y3) 输出结果为: 5 [2 2 1] [2 2 0] python 中索引值从0开始。 1 2 3 ...
综上所述,虽然Python标准库中没有内置的argmax函数,但我们可以通过自定义函数或利用第三方库(如NumPy)来实现这一功能。在实际应用中,使用NumPy等库的内置函数通常更为方便和高效。
numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。 二、代码实验 1、一维数组情况 简单一维情况,np.argmax()直接返回最大值的索引,不指定axis可以认为是将数组拉平之后寻找最大值...
在Python中，argmax函数通常用于NumPy和Pandas库中的数组和数据帧。以下是一些常见的用法示例：1.NumPy数组：```python importnumpyasnp arr=np.array([3,1,7,5,6,2])index=np.argmax(arr)print("最大值的索引：",index)#输出：3 ```2.Pandas数据帧：```python importpandasaspd data={'column1':[3...
a=np.array([3,1,2,4,6,1])print(np.argmax(a))4 argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]])print(np.argmax(a, axis=0)) ...
Python numpy argmax用法及代码示例本文简要介绍 python 语言中 numpy.argmax 的用法。 用法: numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>)返回沿轴的最大值的索引。参数: a: array_like 输入数组。 axis: 整数,可选 默认情况下,索引位于展平数组中,否则沿指定轴。 out: 数组,可...
np.argmax(A[:,2]) # 2, which is the position of 9 np.argmax(A[1:,2]) # 1, which is the position of 9 我花了一段时间才弄清楚这个功能。基本上 argmax 返回数组中最大值的索引。现在数组可以是一维或多维的。以下是一些示例。