np.argmax()

已于 2022-11-18 14:16:26 修改
阅读量198 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
于 2021-06-17 17:09:38 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Scarlett2025/article/details/117997736 
import numpy as np

a = np.array([96, 85, 74, 63, 521, 41])
print(np.argmax(a))  # 取出a中元素最大值所对应的索引

c = np.array([[96, 85, 74, 63],
             [36, 25, 14, 58],
             [78, 98, 56, 45]])
print(np.argmax(c, axis=1))
print(np.argmax(c, axis=0))   # a[0]按列方向搜索最大值

在这里插入图片描述

Scarlett2025
关注
深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）
chenyuan1111的博客
01-17 940
既数组h=3，w=2这里第一个2表示axis=0维度上的，三维数组中3,2）数组的个数，这里表示两个（3,2）数组。
np.argmax()的使用
m0_52026248的博客
04-05 1598
2.一维向量 会根据索引（0开始），得到最大值的索引下标 import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5]) print(np.argmax(a)) # 4 2.二维向量 axis=0 按列开始找最大值，下述例子中， max{1,6,11}=11 max{2,7,12}=12... max{5,10,15}=11 所以按照列开始后 输出的是[2 2 2 2 2]（索引0开始） axis=1 按行开始找最大值，同理 argmax(a)：寻找最大值的索引下标
np.argmax()函数用法解析——通俗易懂
12-22
目录 简介 一维数组用法 多维数组用法 二维 高维 0. 简介 numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。 在运算时，相当于剥掉一层中括号，返回一个数组，分为一维和多维。一维数组剥掉一层中括号之后就成了一个索引值，是一个数，而n维数组剥掉一层中括号后，会返回一个 n-1 维数组，而剥掉哪一层中括号，取决于axis的取值。 n维的数组的 axis 可以取值从 0 到 n-1，其对应的括号层数为从最外层向内递进，详见后文。 一、一维数组的用法 one_dim_array = np.arra
np.argmax()函数
m0_64931900的博客
08-10 2万+
np.argmax()函数
Python基本函数:np.argmax（）
Raywit的博客
10-29 2万+
Python基本函数:np.argmax（）一、函数说明二、函数用法 格式：np.argmax(a) 注意：返回的是a中元素最大值所对应的索引值 一、函数说明 argmax(a, axis=None, out=None) Returns the indices of the maximum values along an axis. #返回向量的最大值的索引 ...
【Python数据清洗】np.argmax()函数用法解析
小猪课堂的博客
04-07 3247
简介 numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。 在运算时，相当于剥掉一层中括号，返回一个数组，分为一维和多维。一维数组剥掉一层中括号之后就成了一个索引值，是一个数，而n维数组剥掉一层中括号后，会返回一个 n-1 维数组，而剥掉哪一层中括号，取决于axis的取值。 n维的数组的 axis 可以取值从 0 到 n-1，其对应的括号层数为从最外层向内递进，详见后文。 一、一维数组的用法 one_di.
np.argmax
最新发布
03-12
好的，我现在需要帮助用户查找关于NumPy中argmax函数的用法和解释。首先，我得回忆一下自己对argmax的了解。...index = np.unravel_index(np.argmax(matrix), matrix.shape) print(index) # 输出(1, 0) ```
Python基本函数:np.argmax（
OneBaBa的专栏
10-20 1万+
Python基本函数:np.argmax（） 一、函数说明 二、函数用法 格式：np.argmax(a)注意：返回的是a中元素最大值所对应的索引值 一、函数说明 <span style="color:#000000"><code class="language-python">argmax<span style="color:#999999">(</span>a<span style="color:#999999">,&l..
np.argmax()函数解析
happy_wealthy的博客
06-15 939
np.argmax()函数解析 一维 #取出a中元素最大值所对应的索引，此时最大值为6，其对应的位置索引值为4，（索引值默认从0开始） import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) b=np.argmax(a) b 4 二维 #按列比较，输出最大值的索引 a = np.array([[1,2,3], [4,1,6]]) b = np.argmax(a,axis=0) b array([1, 0, 1]) 三维 #先
Numpy:np.argmax()的用法
It's You--MXL
05-23 1860
函数原型为：numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 1.基本用法 x = [[1,3,3], [7,5,2]] print(np.argmax(x)) #3 此时的 x 相当于 [[1, 3, 3], [7, 5, 2]]。对于这个例子，7最大，索引位置为3(这个索引按照递增顺序：0->1, 1->3, 2->3, 3->7, 4->5, 5->2) 2.axis参数 x = [[1,3,3], [7,5,2]]
np.argmax()使用说明
热门推荐
t20134297的博客
03-21 3万+
np.argmax()是numpy中获取array的某一个维度中数值最大的那个元素的索引，实例如下： import numpy as np x = np.random.normal(1,4,(3,5)) y = np.argmax(x,axis=1) print(x) print(x.shape) print(y) print(y.shape) 输出结果为： [[ 0.21732346 -...
np.argmax()函数用法解析和numpy中的mean()函数
weixin_44142032的博客
03-17 363
转载地址np.argmax() https://blog.csdn.net/weixin_42755982/article/details/104542538 numpy中的mean()函数 https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/78397329
np.argmax()学习
weixin_37721058的博客
11-19 300
[参考链接](https://www.jianshu.com/p/5edeaa3e335b)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值