【Python】Python寻找多维数组（numpy.array）中最大值的位置（行和列）

最近需要从热力图中找出关键点的坐标，也就是极大值的行和列。搜寻了网上的一些方法，在这里总结一下。使用numpy进行多维数组中最大值的行和列搜寻非常的灵活，有以下几种方法可供参考。

目录

二维数组

方法一：np.max()函数 + np.where()函数

方法二：np.argmax()函数 + np.unravel_index()函数

方法三： skimage.feature.peak_local_max函数

多维数组

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二维数组

方法一：np.max()函数 + np.where()函数

如下图所示，x是一个 3×3 的二维np.array，首先使用np.max(x)求出x中的最大值，然后使用np.where函数找出数组x中最大值所在的位置。当然这只是np.where的其中一种用法，np.where是一个非常方便的函数，用法还有很多，具体可自行阅读官方文档。

这里说明一下，这种方法下np.where()返回的是一个元组，元组包含两个元素，这两个元素都是np数组，它们的长度对应，里面的值分别对应最大值坐标的行和列。比如，在下图中第一次x的最大值只有一个，所以返回元组中的两个数组长度都是1，因此最大值的坐标为（2，2），第二次的x最大值有3个，因此返回元组中的两个数组长度都是1，坐标分别是（0，1），（1，0），（2，2）

方法二：np.argmax()函数 + np.unravel_index()函数