问题标签 [argmax]

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python - 如何获得向量。从使用 argmax 的二维 numpy 数组?

我有以下内容numpy.ndarray

测试:

如果我这样做testVec = np.argmax(testArr),我会得到一个号码。如何获得 0、1 或 2 的向量,具体取决于 2D 数组每行中的最大值testArr

预期输出:

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python - pytorch Argmax 冲突时的索引选择

我一直在尝试学习张量运算,而这个让我陷入了困境。
假设我有一个张量 t:

现在这是一个等级 2 的张量,我们可以为每个等级/维度应用 argmax。假设我们将它应用于 dim = 1

现在我们可以看到结果与预期的一样,沿 dim =1 的张量有 2,3 和 5 作为最大元素。但是在 3 上有一个冲突。有两个值完全相似。
它是如何解决的?是随意选择的吗?是否有选择像LR,更高的索引值的顺序?
我将不胜感激有关如何解决此问题的任何见解!

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python-3.x - 函数 numpy.argmax() 如何处理带有数字和字符的列表

即使 index=1 是一个字符,如何确定 index=0 中具有最高值的行?

我有一个包含两个位置的列表数组,其中第一个位置是一个数字,第二个位置是一个字符。

我应该收到这个:

但我明白了:

我不确定第二个位置的输出是什么,但第一个位置的输出应该是 0。我对这个函数有什么误解?即使切片也没有成功。

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arrays - 无法使用 argmax 访问列表的索引以获得最大值

我正在研究一个朴素贝叶斯分类器,我得到了这个数组列表作为日志预测:

我一直在尝试运行:np.argmax(predict, axis = 1)为了选择predict. 我argmax用来返回相应的索引,但它一直抛出这个错误:TypeError: 'list' object is not callable. 为什么会抛出该错误?

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python - 由其他向量确定的多个轴上的 Numpy argmax

假设我有一个名为 A 的 3d 矩阵,其形状为 (100,4,100)。还有两个向量,每个向量有 200 个值,创建如下:

如何有效地找到每个 A[b,c,:] 的 argmax?

我可以做一个 for 循环,看起来像这样:

通过避免 for 循环,我是否有更有效的选择?

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max - symengine 中的 Argmax 或等效替代方案

我正在对非线性系统网络进行简单的模拟。特别是我有 N 个节点,每个节点由 m 个单元组成。每个单元的输出函数既取决于它的活动,也取决于同一节点中其他单元的活动。

我实现的模拟是在 scipy + jitcode 中。

我实现的第一个版本是根据 softmax 分布,因此我实现了这个简单的函数来计算每个单元的输出。

现在,我想用一个简单的函数替换上面的函数,对于每个节点,为活动度最高的单元输出 1,在其他单元中输出 0。长话短说,对于每个节点,只有一个单元输出 1。

我现在面临的主要问题是如何使用 symengine 执行此操作,以便 jitcode 可以使用它。我在下面实现的功能由于明显的原因不起作用。我猜 if 条件不是很有象征意义。

我没有找到任何 symengine.argmax() 函数或任何智能替代解决方案。你有什么建议吗?

更新

测试这个功能:

我得到以下有希望的输出。一旦我有一些测试,我会更新。

[max(y(2), y(1)) <= y(1), max(y(2), y(1)) <= y(2)]

[max(y(4), y(3)) <= y(3), max(y(4), y(3)) <= y(4)]

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python - 在 Pandas 中查找跨轴的 N 个最大值的索引

我知道有一种方法 .argmax() 可以返回轴上最大值的索引。

但是,如果我们想获得轴上 10 个最高值的索引怎么办?

这怎么可能实现?

例如:

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python - 如何使用 argmax 将索引返回到无法重新整形为矩阵的多维 ndarray?

给定一个包含 2 个 9x9 图像的数组,其中 2 个通道的形状如下:

我需要将每个图像切成 3x3x2 (stride=3) 区域,然后定位并替换每个切片的最大元素。对于上面的示例,这些元素是:

  • (:, 2, 2, :)
  • (:, 2, 5, :)
  • (:, 2, 8, :)
  • (:, 5, 2, :)
  • (:, 5, 5, :)
  • (:, 5, 8, :)
  • (:, 8, 2, :)
  • (:, 8, 5, :)
  • (:, 8, 8, :)

到目前为止,我的解决方案是这样的:

这段代码有两个问题:

  • 重塑region可能会返回副本而不是视图
  • 手动拆线

执行此操作的更好方法是什么?

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python - 为什么 dim=1 在 torch.argmax 中返回行索引?

我正在argmax研究 PyTorch 的功能,其定义为:

考虑一个例子

在这里,当我使用 dim=1 而不是搜索列向量时,该函数会搜索行向量,如下所示。

就我的假设而言,dim = 0 代表行,dim =1 代表列。

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python - Pytorch:当批量大小大于 1 时,如何绘制分割任务的预测输出?

我对分割主题中不同批次的绘图输出有疑问和疑问。

下面的代码片段绘制了每个类的概率和预测输出。

我确信概率图正在绘制一批,但不确定当我得到 torch.argmax(outputs, 1) 时的预测。我是否绘制了一批的 argmax,而网络的输出大小为 [10,4,256,256]。

另外,我想知道如何在批量大小为 10 时绘制所有批次的预测。