NumPy教程-numpy.argmax()在Python中的使用

语法：

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

参数

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返回值

示例 1：

Import numpy as np  x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7  x  y=np.argmax(a)  y  

输出：

array([[ 7,  8,  9, 10, 11],        [12, 13, 14, 15, 16],        [17, 18, 19, 20, 21],        [22, 23, 24, 25, 26]])19

在上面的代码中

• 我们使用别名np导入了numpy模块。

• 我们使用np.arange()函数创建了一个数组'x'，形状为四行五列。

• 我们在每个元素中都加了7。

• 我们声明了变量'y'并将np.argmax()函数的返回值赋值给它。

• 我们在函数中传递了数组'x'。

• 最后，我们尝试打印变量'y'。

示例 2：

Import numpy as np  x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7  y=np.argmax(x, axis=0)  z=np.argmax(x, axis=1)  y  z

输出：

array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64)array([4, 4, 4, 4], dtype=int64)

示例 3：

Import numpy as np  x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7  indices = np.unravel_index(np.argmax(x, axis=None), x.shape)  indices  x[indices]

输出：

(3, 4)26

示例 4：

import numpy as np  a = np.array([[5,2,1], [3,7,9],[0, 4, 6]])  index_arr = np.argmax(a, axis=-1)  index_arr  # Same as np.max(a, axis=-1, keepdims=True)  result = np.take_along_axis(a, np.expand_dims(index_arr, axis=-1), axis=-1)  result1  # Same as np.max(a, axis=-1)  result = np.take_along_axis(a, np.expand_dims(index_arr, axis=-1), axis=-1).squeeze(axis=-1)  result2

输出：

array([[0],         [2],         [2]])array([5, 9, 6])

在上面的代码中

• 我们使用别名np导入了numpy模块。

• 我们使用np.array()函数创建了一个多维数组 'a' 。

• 我们声明了变量'index_arr'并将np.argmax()函数的返回值赋值给它。

• 我们在函数中传递了数组'a'和轴。

• 我们尝试打印变量'index_arr'。

• 最后，我们尝试通过两种不同的方式获取数组中的最大值，这两种方式与np.argmax()相似。

输出显示了数组中最大元素的索引以及在这些索引上的值。

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