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()# or axis=0A3B5dtype: int64 行方向最大值 要计算每行的最大值,请设置axis=1: df.max(axis=1)0415dtype: int64 指定skipna 考虑以下带有缺失值的DataFrame: df = pd.DataFrame({"A":[4,pd.np.nan]}) df A04.01NaN 默认情况下,skipna=True,这意味着缺失值将被忽略: df.max()# skip...
max(axis=1) # 记录 LOF 离群因子,做相反数处理 predict['local outlier factor'] = -clf.decision_function(predict.iloc[:, :-1]) return predict def plot_lof(result, method): import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt....
2维及更高维中的argmin和argmax函数分别返回最小和最大值的索引,通过unravel_index函数可以将其转换为二维坐标: all和any同样也可作用于特定维度: 八、矩阵排序 虽然在前文中,axis参数适用于不同函数,但在二维数组排序中影响较小: 我们通常不需要上述这样的排序矩阵,axis不是key参数的替代。但好在NumPy提供了其他...
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 ...
df['TR'] = df[['TR','TR1','TR2']].max(axis=1) df['ATR'] = df['TR'].rolling(window=22).mean()# 计算吊灯退出(长仓和短仓)df['Chandelier_Exit_Long'] = df['high'].rolling(window=22).max() - df['ATR'] *3df['Chandelier_Exit_Short'] = df['low'].rolling(window=22)....
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...
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...