import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print("初始数组:")print(a)print('\n')print(np.char.center('最小值', 15, '*'))print("所有维度的最小值:")print(np.amin(a))print('\n')print("0轴的最小值:")print(np.amin(a, 0))print('\n'...
a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin()) print("最大值索引:", np.argmax(a)) import numpy as np a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin(...
import numpy as np from scipy.signal import argrelextrema a = np.array([1,2,3,4,5,4,3,2,1,2,3,2,1,2,3,4,5,6,5,4,3,2,1]) # determine the indices of the local maxima max_ind = argrelextrema(a, np.greater) # get the actual values using these indices r = a[max_ind]...
输出的是两个array,分别是x和y数组,即找出了和这个最值相等的所有位置。 二、通过np.argmax寻找【第一个满足条件的解】 把矩阵展成一维,np.argmax可以返回最大值在这个一维数组中第一次出现的位置,用这个位置除以矩阵的列数,所得的商就是最大值所在的行,所得的余数就是最大值所在的列。 import numpy as ...
import numpy as np # 创建一个示例矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 查找矩阵中的最大值和最小值 max_value = np.max(matrix) min_value = np.min(matrix) print("矩阵中的最大值:", max_value) ...
(array([1]), array([1])) 注意,np.where输出的是两个array,需要从中取出坐标。 2. 通过np.argmax np.argmax可以直接返回最大值的索引,不过索引值是一维的,需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。 代码语言:txt 复制 a = np.random.randint(10, 100, size=9) ...
np.where 是一种方法，其实最简单的还是使用 np.maximum，如下：>>> a = np.array([[3, 5, 7]...
Numpy是Python中的一个强大的数值计算库，提供了丰富的数值计算函数和数据结构。其中，求最大值的函数是Numpy.max()，可以接受一个数组或者矩阵作为参数，返回其中的最大值。例如：```import numpy as npnum_array = np.array([2, 4, 6, 8, 10])max_num = np.max(num_array)print(max_num)```输出...
numpy提供了函数max(),可以直接返回数组对象的最大值。示例如下: ```python import numpy as np array = np.array([4, 2, 9, 5, 1]) maximum = np.max(array) print(maximum) ``` 输出结果同样为`9`。 这是一些获取数组对象元素最大值的常用方法,你可以根据实际需求选择适合的方法来处理。希望对你...