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...
importnumpyasnparr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) arr的形状是(3, 3),也就是有3行3列。 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):...
python np.max怎么用 python np.max的用法: 语法:np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) ·求序列的最值; ·最少接收一个参数; ·axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值。 例子: >>np.max([-2,-1,0,1,2])2...
比较axis=0/axis=1求和 print("sum all:", np.sum(x))#adds all elements(所有数字求和)print("sum axis=0:", np.sum(x, axis=0))#sum across rows(按列 求和,结果沿 行 的方向)print("sum axis=1:", np.sum(x, axis=1))#sum across columns(按行 求和,结果沿 列 的方向) sum all: 78...
frame2 = DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3, 3), columns = list((0,1,2)), index = list((0,1,2))) frame2.apply(f, axis = 0) 表示將函式應用到軸0, 以範例而言就是從軸0各項中取最大項減最小項,不合併軸1 (每行各自從其對應軸0各項中取max減min) ...
axis:用于操作的轴。 out:用于存储输出的数组。 arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2])np.min(arr)---1 13、max 返回数组中的最大值。 np.max(a, axis=None,out=None) np.max(arr)---6 14、unique 返回一个所有唯一元素排序的数组。
类似地,axis=0(垂直方向)和跨越不同行(axis='index')的操作是等价的。 importpandasaspdimportnumpyasnpdff=pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(3,2)),columns=list('AB'))print(dff)print(dff.max(axis=0))# 求垂直方向的最大值print(dff.max(axis='index'))# 跨越不同行求最大值 ...
np.argmax(input,axis)和tf.argmax(input,axis)分别是numpy和TensorFlow底下的求最大值索引的方法,用法基本一致,只有默认情况下有细微差别,以及传入的值略有不同,分别是array和tensor。 说白了,是不同模块下的相同方法。。只是不同模块下,数据类型不一致而已。。
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。
3 print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均类似糖葫芦 ：这是max min mean 情况axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均 4 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) ,...