Python NumPy argmax方法用法及代码示例

NumPy 的 argmax(~) 方法返回与数组中最大元素相对应的索引。

如果您的数组缺少值(即 NaN s)，则 np.argmax(~) 方法会将它们视为最大值。如果您想忽略缺失值，请改用 np.nanargmax(~) 方法。

1. a | array_like

输入数组。

2. axis | int | optional

计算方法所沿的轴。对于二维数组，如果 axis=0 ，则该方法按列执行，如果 axis=1 则按行执行。如果未提供轴，则 NumPy 会将您的数组视为展平数组。

如果未提供axis，则返回标量。否则，返回 NumPy 数组。

x = np.array([3,5,2,1])
np.argmax(x)



1

这里，返回 1，因为最大值(即 5)位于索引 1。

假设我们有以下 2D NumPy 数组：

x = np.array([[1,5],[2,3]])
x



array([[1, 5],
       [2, 3]])

要获取整个数组中最大值的索引，请省略 axis 参数：

np.argmax(x)



1

要获取按列的最大值的索引，请设置 axis=0 ：

np.argmax(x, axis=0)



array([1, 0])

在这里，我们将检查矩阵的每一列并计算其最大值的索引。

要按行获取最大值的索引，请设置 axis=1 ：

np.argmax(x, axis=1)



array([1, 1])

在这里，我们将检查矩阵的每一行并计算其最大值的索引。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | argmax method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。