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我有一个 numpy 数组,我想在除第一个轴之外的所有轴上使用 argmax。我有(我认为)一个解决方案,但我想知道是否有更好的方法来做到这一点。

import numpy as np

def argmax(array):
    ## Argmax along all axes except the first (ie axis 0)
    last_axis = len(array.shape) - 1
    if last_axis == 0:
        return tuple(range(array.size))
    if last_axis == 1:
        return (range(array.shape[0]), list(np.argmax(array, axis=1)))
    index_array = np.argmax(array, axis=last_axis)
    smaller_array = np.amax(array, axis=last_axis)
    assert index_array.shape == smaller_array.shape
    argmax_smaller_array = argmax(smaller_array)
    return argmax_smaller_array + (list(index_array[argmax_smaller_array]), )

一些例子:

a = np.arange(12).reshape((6, 2))
a[5, 0] = 22
argmax(a)
a[argmax(a)]

b = np.arange(18).reshape((3, 3, 2))
b[0, 0, 0] = 55
b[argmax(b)]
np.all(b[argmax(b)] == np.array([np.max(b[0]), np.max(b[1]), np.max(b[2])]))  # True

我刚开始使用 numpy,我想知道是否有更简单的方法可以做到这一点。我是在重写已经存在的东西吗?

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您的方法看起来不错,但是您正在计算很多不需要的中间结果。您可以执行以下操作:

import numpy as np

def argmax(array):
    shape = array.shape
    array = array.reshape((shape[0], -1))
    ravelmax = np.argmax(array, axis=1)
    return (np.arange(shape[0]),) + np.unravel_index(ravelmax, shape[1:])
于 2014-03-21T17:53:19.260 回答