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],,可以得出最大值得下标为a[1][2],
方法二:使用numpy库 numpy是Python中常用的数值计算库,它提供了许多用于数组操作的函数和方法。numpy库中的argmax()函数可以用于返回数组中的最大值索引。 以下是使用numpy库的argmax()函数获取最大值索引的示例代码: importnumpyasnp numbers=np.array([10,20,30,40,50])max_index=np.argmax(numbers)print("...
objs = [cls1, cls2, cls3] index_min =min(range(len(objs)), key=lambdai:objs[i].YourNumberProperty) 总结: 善用 min/max 的 key p.s: numpy使用 np.argmin(values) 直接返回 index
importnumpyasnp# 创建一个NumPy数组arr=np.array([1,3,5,7,9])# 找出最大数的位置max_index=np.argmax(arr)print("最大数的位置:",max_index) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们首先导入NumPy库,然后创建一个包含5个元素的NumPy数组arr。使用np.argmax()函数可以找出数组ar...
max(heigh) max #364.9 min = np.min(low) min #333.53 #np.ptp() 计算数组元素的极差 print(np.ptp(heigh)) #24.859999999999957 np.ptp(heigh)==(np.max(heigh)-np.min(heigh)) # True #np.median() 求中位数 np.median(close) #352.055 #算数计算中位数 close1 = np.sort(close) index = ...
1. np.unique( ):返回其参数数组中所有不同的值,并按从小到大的顺序排列。参数: return_index: True表示返回原始数组中的下标。 return_inverse:True表示返回重建原始数组用的下标数组。 下面通过实例介绍unique()的用法。首先用randint()创建含有10个元素、值在0到9范围之内的随机整数数组 ...
np.max(a,axis=1) #每行最大 #最值索引 np.argmin(a, axis=0) # 按每列求出最小值的索引 np.argmin(a, axis=1) # 按每行求出最小值的索引 #python list list_a_max_list = max(list_a) #返回最大值 max_index = list_a.index(max(list_a)) # 返回最大值的索引...
(注:是一维的下标) unravel_index(index, shape) : 根据shape将一维下标index转成多维下标 ptp(a) : 计算数组a最大值和最小值的差 median(a) : 计算数组a中元素的中位数(中值) eg:a = [[15, 14, 13], [12, 11, 10] ] np.argmax(a) –> 0 np.unravel_index( np.argmax(a), a.shape)...
np.zeroes会创建一个全部为0的数组。 shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])np.zeros(5)---array([0., 0., 0., 0., 0.]) 9、ones np.ones函数创建一个全部为1的数组。 n...
1np.zeros((m,n))方法生成m行,n列的0值数组; 2使用np.ones((m, n))方法生成m行,n列的填充值为1的数组; 3使用np. eyes (m, n)方法生成m行,n列的对角线位置填充为1的矩阵;使用random方法生成随机数组。 关于random 直接给参数传一个整数,即size=3 ...