print(np.argmax(a, axis=1)) 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...
我们可以通过axis参数指定对数组进行操作时的轴的方向,常用的操作包括求和(sum)、平均(mean)、最大值(max)、最小值(min)等。 以下是一些对于二维数组的常见操作及其对应的axis参数值: 求和(sum):axis=0表示沿着竖直方向求和,即按列求和;axis=1表示沿着水平方向求和,即按行求和。 arr.sum(axis=0)# 按列求和a...
比较axis=0/axis=1求极值 print("min:", x.min())print("max:", x.max())print("min axis=0:", x.min(axis=0))#按列求极小值,结果沿 行 方向print("min axis=1:", x.max(axis=1))#按行求极大值,结果沿 列 方向 min: 1max:12min axis=0: [1 2 3 4] min axis=1: [ 4 8 1...
df.max():计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.min():计算最小值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.sum():计算和,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.mean():计算平均值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.medi...
PandasDataFrame.max(~)方法计算 DataFrame 的每列或行的最大值。 参数 1.axis|int或string|optional 是否按行或按列计算最大值: 默认情况下,axis=0。 2.skipna|boolean|optional 是否跳过NaN。默认情况下,skipna=True。 3.level|string或int|optional ...
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 ...
max() # 最大值 7 >>> a_mat.max(axis=1) # 横向最大值 matrix([[7]]) >>> a_mat.max(axis=0) # 纵向最大值 matrix([[3, 5, 7]]) >>> b_mat = np.matrix((1, 2, 3)) # 创建矩阵 >>> b_mat matrix([[1, 2, 3]]) >>> a_mat * b_mat.T # 矩阵相乘 matrix([[...
用法:DataFrame.max(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis:{索引(0),列(1)} skipna:计算结果时排除NA /空值 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠为Series numeric_only:仅包括float,int,boolean列。如果为None,将尝试使用所有内容,然后仅使用...
该函数主要用来检索数组中最小值的位置,并返回其下标值。同理,argmax()函数就是用来检索最大值的下标,与argmin()函数用法相同。在argmin()函数的标准语法中,numpy.argmin(a, axis=None, out=None),其中的axis参数为默认和给定值时输出情况是不一样的。
max(axis=0)) print('axis=1,表示按行进行运算,g.max(axis=1)=',g.max(axis=1)) axis=0,表示按列进行运算,g.max(axis=0)= [3.48818655 3.87251939 3.53028234] axis=1,表示按行进行运算,g.max(axis=1)= [3.48818655 3.87251939] h = np.random.random(15) print('h = ',h) print('排序后...