我有一个二维 NumPy 数组。我知道如何获得轴上的最大值:
>>> a = array([[1,2,3],[4,3,1]])
>>> amax(a,axis=0)
array([4, 3, 3])
如何获得最大元素的索引?我想array([1,1,0])
改为输出。
>>> a.argmax(axis=0)
array([1, 1, 0])
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,3,1]])
>>> i,j = np.unravel_index(a.argmax(), a.shape)
>>> a[i,j]
4
argmax()
只会返回每行的第一次出现。
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html
如果您需要对形状数组执行此操作,这比unravel
:
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,3,1]]) # Can be of any shape
indices = np.where(a == a.max())
您还可以更改条件:
indices = np.where(a >= 1.5)
以上以您要求的形式为您提供结果。或者,您可以通过以下方式转换为 x,y 坐标列表:
x_y_coords = zip(indices[0], indices[1])
v = alli.max()
index = alli.argmax()
x, y = index/8, index%8
There isargmin()
和argmax()
provided bynumpy
分别返回 numpy 数组的最小值和最大值的索引。
比如说一维数组,你会做这样的事情
import numpy as np
a = np.array([50,1,0,2])
print(a.argmax()) # returns 0
print(a.argmin()) # returns 2
同样对于多维数组
import numpy as np
a = np.array([[0,2,3],[4,30,1]])
print(a.argmax()) # returns 4
print(a.argmin()) # returns 0
请注意,这些只会返回第一次出现的索引。