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],,可以得出最大值得下标为a[1][2],
1、一维数组情况 1.1、axis=0 1.2、axis=1 2、二维数组情况 2.1、axis=0 2.2、axis=1 3、三维数组情况 3.1、axis=0 3.2、axis=1 3.3、axis=2 3.4、axis=-1 四、Reference 一、基本介绍 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...
a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) print(np.argmax(a, axis=1)) #输出为(1,0,2) 1. 2. 3. 4. 5. 相当于把第二维固定住了,即在a[i][0],a[i][1],a[i][2] ,a[i][3] (i=0,1,2)中找最大值索引。对于3x4数组,固定了第二维,我们...
1)。再分析下⾯的输出.import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2],[9, 6, 2, 8],[3, 7, 9, 1]])print(np.argmax(a, axis=1))np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i]3中最⼤值的索引。从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,...
tf.compat.v1.argmax( input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=tf.dtypes.int64 ) 參數 input一個Tensor。必須是以下類型之一:float32,float64,int32,uint8,int16,int8,complex64,int64,qint8,quint8,qint32,bfloat16,uint16,complex128,half,uint32,uint64,bool。
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)) ...
matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 2.用numpy数组创建 (1)利用mat(ndArray)函数创建矩阵(利用reshape函数) c = np.mat(np.arange(9).reshape(3,3)) c matrix([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) np.mat(np.arange(9)) ...
np.argmax(...)方法还接受axis=参数,以按行或按列执行操作,如此处所示: np.argmax(arr, axis=1) 这将找到每行中最大值的位置,如下所示: array([2, 2, 1], dtype=int64) 计算ndarray 元素的累积和 要计算累积总和,NumPy 提供了np.cumsum(...)方法。np.cumsum(...)方法如下所示,找到 ndarray 中...
a = np.arange(start=1,stop=5,step=2) 创建随机元素数组,行/列 a = np.random.random([2,3]) 等差数组 a = np.linspace(start=0,stop=20,num=5) 等幂数组 base的1-10次方范围,4个数实现 a = np.logspace(start=1,stop=10,num=4,endpoint=True,base=2) ...
argmin、argmax 分别为最小和最大元素的索引 cumsum 所有元素的累计和 cumprod 所有元素的累计积 #排序 #跟Python内置的列表类型一样,Numpy数组也可以通过sort方法排序 arr=np.array([[1,4,2],[7,2,6]]) print(arr.sort(0)) #对0轴排序,每列从小到大排序 ...