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...
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...
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(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比较,5大于1,7大于3所以最大值索引由(0,0,0)更新为(1,0,1),再和a...
[3, 7, 9, 1]])print(np.argmax(a, axis=1)) [1,0,2] np.argmax(a, axis=1)的含义是 a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3] (i=0,1,2)中最大值的索引.(每1行的最大索引) 从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完...
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。
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...
predict( x_test[0:1] ) prob 在测试集上第一张图上做预测,输出是一个数组,里面 10 个数值代表每个类别预测的概率。看上去是第 10 类(索引为 9)概率最大。用 argmax 验证一下果然是的,而且把真正标签打印出来也吻合,第一张图预测对了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import ...
是指使得函数 f(x) 取得其最小值时，自变量 x 的值。等同于 min(),求最小值 例如： >>> numpy.min([1,2,3]) 1 >>> numpy.min([5,2,3]) 2返回数组最小值的指标import numpy as npb=np.array([5,3,4])c=np.argmax(b)print(c)c=1np,argmin(b)表示求解b的最小值3所在...
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 ...