python - 获取 numpy.ndarray 的索引

Question

我有一个 numpy.ndarray 类型的一维数组，我想知道它的最大条目的索引。找到最大值后，我使用了

peakIndex = numpy.where(myArray==max)

找到峰值的索引。但不是索引，而是我的脚本吐出

peakIndex = (array([1293]),)

我希望我的代码只输出整数 1293。如何清理输出？

Answer 1

而不是使用numpy.where，您可以使用numpy.argmax.

peakIndex = numpy.argmax(myArray)

numpy.argmax返回单个数字，即第一次出现最大值的展平索引。如果myArray是多维的，您可能希望将展平索引转换为索引元组：

peakIndexTuple = numpy.unravel_index(numpy.argmax(myArray), myArray.shape)

Answer 2

要查找数组的最大值，可以使用 array.max() 方法。这可能比另一个答案中描述的for循环更有效，除了不是pythonic之外，它实际上并不是用python编写的。（如果您想从数组中逐个取出项目进行比较，可以使用 ndenumerate，但您会牺牲数组的一些性能优势）

numpy.where() 将结果作为元组产生的原因是，不止一个位置可能等于最大值......而且正是这种边缘情况会使一些简单的事情（比如使用数组 [0]）容易出现错误。Per是否有一个 Numpy 函数来返回数组中某物的第一个索引？,

“结果是一个元组，首先是所有行索引，然后是所有列索引”。

您的示例使用一维数组，因此您可以直接从提供的数组中获得所需的结果。它是一个具有一个元素（一个索引数组）的元组，尽管您可以直接迭代 ind_1d[0]，但我将其转换为一个列表只是为了便于阅读。

>>> peakIndex_1d
array([ 1. ,  1.1,  1.6,  1. ,  1.6,  0.8])
>>> ind_1d = numpy.where( peakIndex_1d == peakIndex_1d.max() )
(array([2, 4]),)
>>> list( ind_1d[0] )
[2, 4]

对于 3 个值等于最大值的二维数组，您可以使用：

>>> peakIndex
array([[ 0. ,  1.1,  1.5],
       [ 1.1,  1.5,  0.7],
       [ 0.2,  1.2,  1.5]])
>>> indices = numpy.where( peakIndex == peakIndex.max() )
>>> ind2d = zip(indices[0], indices[1])
[(0, 2), (1, 1), (2, 2)]