首先需要安装NumPy库,可以使用以下命令进行安装: pipinstallnumpy 1. 然后使用import语句导入NumPy库,并使用argmax()函数获取数组中的最大值下标。 importnumpyasnp# 定义一个数组nums=np.array([10,20,30,40,50])# 获取最大值的索引位置max_index=np.argmax(nums)print("最大值的索引位置:",max_index) 1...
2、你可以使用max()函数来获取列表中的最大值。 max_value = max(my_list) print(max_value) # 输出:5 在这个例子中,max()函数遍历了列表中的所有元素,并返回了最大的那个。 如果你想要获取列表中最大值的索引,而不是最大值本身,你可以使用index()方法。 max_index = my_list.index(max_value) print...
importnumpyasnp my_list=[10,5,20,15,25]np_array=np.array(my_list)max_value=np.max(np_array)max_index=np.argmax(np_array)print(f"最大值为:{max_value},下标为:{max_index}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行上述代码,将输出结果为: 最大值为:25,下标为:4 1. 使用numpy库的好处是...
ndarray.item:類似 List 的 Index,把 Array 扁平化取得某 Index 的 value ndarray.tolist:把 NumPy.ndarray 輸出成 Python 原生 List 型態 ndarray.itemset:把 ndarray 中的某個值(純量)改掉 # 维度操作 ndarray.reshape(shape):把同樣的資料以不同的 shape 輸出(array 的 total size 要相同) ndarray.resize...
numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。 importnumpy as np a= np.array([[30, 40, 70], [80, 20, 10], [50, 90, 60]])print('我们的数组是:')print(a)print('\n') maxindex=np.argmax(a)print('调用 argmax() 函数:',maxindex) ...
1、np.array 的shape (2,)与(2,1)含义 ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。 ndarray.shape返回一个元组(tuple),这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。 dat
array([1, 3, 2, 4, 5]) # 使用argmax()函数确定最高值的索引 max_index = np.argmax(arr) print("最高值的索引为:", max_index) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 最高值的索引为: 4 在这个例子中,我们创建了一个包含整数的NumPy数组,并使用argmax()函数找到了最高值的索引。最高值是5,它的...
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: where,难懂且对于x处于array末端很不友好 next,相对较快,但需要numba searchsorted,针对于已排过序的array 二维array,也称matrix矩阵 初始化,注意「双括号」 随机matrix,同...
ret = bytearray("alex" ,encoding ='utf-8') print(ret[0]) #97 print(ret) #bytearray(b'alex') ret[0] = 65 #把65的位置A赋值给ret[0] print(str(ret)) #bytearray(b'Alex') ord() 输入字符找带字符编码的位置 chr() 输入位置数字找出对应的字符 ascii() 是ascii码中的返回该值 不是...
amplitude_split=np.array(amplitude, dtype=np.int).reshape((traceno,samplesno)) print(amplitude_split) #find max value of trace max_amp=np.amax(amplitude_split,1) print(max_amp) #find index of max value ind_max_amp=np.argmax(amplitude_split, axis=1, out=None) #print(ind_max_amp) ...