获取numpy数组每列最高点行坐标

最新推荐文章于 2022-03-23 17:23:55 发布
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分类专栏： python
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一，问题描述

获取numpy数组每列最高点行坐标

二，运行环境

python 2/3

三， 需要安装的库

pip install numpy

import numpy as np
a = np.array([
       [8, 1, 0, 8],
       [1, 4, 8, 8],
       [7, 8, 7, 6],
       [8, 7, 6, 5]])
(rowa,cola)=np.where(a==np.max(a,axis=0))  # 每列最大元素的索引
rowa=list(rowa)
cola=list(cola)
row_a=[]
col_a=[]
# 去除重复元素
for i in cola:
  if not i in col_a:
      col_a.append(i)
      row_a.append(rowa[cola.index(i)])
col_a = np.array(col_a)
row_a = np.array(row_a)
# 获取每列最大值对应的行坐标
sort = np.argsort(col_a)
d = row_a[sort]
2.Numpy数组运算
学习与分享
06-03 1254
高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
Numpy数组：解锁数据处理的高阶密码
最新发布
大雨的博客
06-19 741
通过以上内容，我们深入探索了 Numpy 数组的高级操作，从索引与切片的灵活运用，到数组的重塑与拼接技巧，再到广播机制的神奇特性、统计计算与条件处理的实用功能，以及最后的股票数据分析实战，相信大家已经对 Numpy 数组有了更全面、更深入的理解。这些高级操作不仅丰富了我们处理数据的手段，更在实际应用中展现出了巨大的优势。在数据分析领域，Numpy 能够快速处理大规模数据，进行复杂的数据清洗和特征工程，为后续的建模和分析提供坚实的数据基础。
numpy 的一些数组操作方法
木东的博客
12-15 720
numpy 的一些数组操作方法 import numpy as np 1、random 用法：产生伪随机数  样例：  np.random.seed(0) //产生以0为种子的伪随机数生成器  order_arr = np.random.permutation(100) //返回100个伪随机数，返回值是一个array 2、mgrid 用法：返回多维结构，常见的
Numpy查找数组中Top10和Bottom10的索引
weixin_45577825的博客
03-23 2088
import numpy as np A = np.array([1, 7, 9, 2, 0.1, 17, 17, 1.5]) k = 3 np.argpartition(A, k)[:3] import heapq arr=np.array([1,1,1,134,45,3,46,45,65,3,23424,234,12,12,3,546,1,2]) heapq.nlargest(3, range(len(arr)),arr.take)
numpy - 获取array中数组元素的索引位置
yuan0061的博客
05-19 9万+
原 numpy - 获取array中数组元素的索引 <div class="article-info-box"> <div class="article-bar-top d-flex"> <span class="...
numpy返回array中元素的index
vernice的专栏
03-27 7万+
import numpy a = numpy.array(([3,2,1],[2,5,7],[4,7,8])) itemindex = numpy.argwhere(a == 7) print (itemindex) print a
numpy 中的ndarray数组返回符合特定条件的索引方法
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wen123qiang的博客
10-17 14万+
在numpy的ndarray类型中，似乎没有直接返回特定索引的方法，我只找到了where函数，但是where函数对于寻找某个特定值对应的索引很有用，对于返回一定区间内值的索引不是很有效，至少我没有弄明白应该如何操作。下面先说一下where函数的用法吧。 （1）where函数的使用场景： 例如现在我生成了一个数组： import numpy as np arr=np.array([1,1,1
numpy找到最大值坐标_Numpy使用总结，日常够用了
weixin_39606638的博客
11-20 1913
前言想了解 Numpy 的人基本上都是要和数据打交道的，Numpy对数据操作的方法多，底层也是使用 C 实现的，也就是说Numpy处理数据的速度是比较快的，这也体现了 Python 胶水语言的特性。Numpy 也被称为机器学习三剑客之一，另外的就是 Pandas 和 Matplotlib 了，虽然当前有诸如 scikit-learn 机器学习包以及 Pytorch、TensorFlow 深度学习框...
基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解
weixin_51463905的博客
06-10 1685
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank，但是和线性代数中的秩不是一样的，在用python求线代中的秩中，我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩，例子如下)。 结果是： 线性代数中秩的定义：设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0，那末D称为矩阵A的最高阶
利用NumPy进行高效计算_第二部分
weixin_47461068的博客
05-02 428
4.矩阵转置： numpy.ndarray.T 返回转置数组。进行矩阵运算时，经常要用数组转置。 >>> import numpy as np >>> x = np.arange(1,5,dtype = np.float64).reshape(2,2) >>> x array([[1., 2.], [3., 4.]]) &g...
numpy数组最值索引
03-07
python中获取numpy数组每列最大值的索引，输出其行坐标。
numpy求数组某行某列的最大值
qq_42434039的博客
11-22 6091
Examples a = np.arange(4).reshape((2,2)) a array([[0, 1], [2, 3]]) np.amax(a) # Maximum of the flattened array 3 np.amax(a, axis=0) # Maxima along the first axis array([2, 3]) np.amax(a, axis=1) # Maxima along the second axis array([.
Numpy中找出array中最大值所对应的行和列
给永远比拿愉快
03-07 7万+
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。 如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
numpy如何获取多维矩阵中最大值的坐标
史丹利复合田的博客
07-28 1万+
利用argmax和unravel_index函数即可。任何维度的矩阵都可以。 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[3,2,1]]) pos = np.unravel_index(np.argmax(a),a.shape) print(pos) --------------- (1, 2) 参考：https://stackoverf...
numpy矩阵最大值所在位置_图解NumPy包一文就够了
weixin_36302268的博客
01-20 4414
在之前的生信分析方向如何系统入门python3推文最后，我们提到了python有很多好用的模块和加载包，也正因为这些，所以才使得python能够灵活多场景处理分析。整合最近学习的一些内容，借以 Jay Alammar的博客，就来介绍一下其中一个基础数据处理包 NumPy吧。今天的推送大纲如下：不难发现，Numpy主要用于数据分析，整体的模式有点类似于小型的R，在读取和处理数据上略占优势，...
[AI 基础]Numpy日常使用总结
让算法融入生活，改变生活！
03-07 872
前言 想了解 Numpy 的人基本上都是要和数据打交道的，不仅 Numpy 对数据操作的方法多，并且 Numpy 底层也是使用 C 去实现了，也就是说其速度是相当快的，当然这也体现了 Python 胶水语言的特性了。Numpy 也被称为机器学习三剑客之一，当然另外的就是 Pandas 和 Matplotlib 了，虽然当前有诸如 scikit-learn 机器学习包以及 Pytorch、Tenso...
numpy求每列或每行中的最值、和
WGS.
03-06 3万+
求每一列中的最大值、最小值、每一列的和 numpy.max(A, axis=0) numpy.min(A, axis=0) numpy.sum(A, axis=0) a = numpy.arange(12) A = a.reshape((3, 4)) print(A) print("--"*20) print(numpy.max(A, axis=0)) # axis=0 纵向操作、求每一列中...
Python获取二维矩阵每列最大值
Together_CZ的博客
11-22 1万+
因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能，所以就写了一个简单的小函数，下面是具体实现： #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 ''' def get_max_value(martix): ''' 得到矩阵中每一列最大的值 ''' res_list=[] for j
python寻找list、numpy数组中最大值返回其位置
学习、记录、分享
01-24 5万+
l=[3,2,1,0,4,5] print l.index(max(l)) # 返回list最大值位置 array_l=np.array(l) print np.argmax(array_l)# 返回array最大值位置
matplotlib标记最高点纵坐标
03-15
<think>好的，我现在需要在Matplotlib中找到并标注图形上的最高点的纵坐标。用户的问题是关于如何标记曲线或散点图中的最大值及其对应的纵坐标。我需要先理清楚解决这个问题的步骤，并确保每一步都正确。 首先，我需要确定如何获取数据中的最大值及其位置。如果是曲线图，通常有x和y的数据点，所以应该在y数组中找最大值，然后找到对应的x值。如果是散点图，可能也需要在y坐标中找最大值，并记录对应的x坐标。 接下来，我需要考虑如何在图形上标注这个点。Matplotlib中有annotate函数可以用于添加注释，或者也可以用plot函数在最高点处画一个标记。可能需要使用text或annotate来显示坐标值。 然后，我需要确保代码正确，比如正确导入库，生成示例数据，绘制图形，找到最大值的位置，然后进行标注。同时要注意，如果用户的数据是实时获取的，可能需要动态计算最大值的位置，而不是硬编码。 可能遇到的错误包括：数据中没有明确的最大值（比如多个相同的最大值），或者在数据索引时出错。此外，坐标轴的转换问题也需要考虑，比如如果使用对数坐标，可能需要不同的方法。 根据用户提供的参考资料，特别是引用[1]和[2]，提到了Matplotlib的基本绘图函数plot的使用以及格式字符串，还有颜色、线条样式等设置。这可能有助于正确配置标注的样式，比如颜色、箭头属性等。 另外，引用[3]和[4]提到Seaborn和散点图的绘制，虽然用户的问题是关于最大值标注，但可能需要考虑不同类型的图表处理方式是否不同，比如散点图可能需要遍历所有点来找最大值，而曲线图则可以直接从y数据数组中找。 现在，我应该分步骤编写代码： 1. 导入必要的库，如matplotlib.pyplot和numpy（如果需要生成示例数据）。 2. 生成示例数据，比如x和y数组。 3. 绘制基本图形，使用plt.plot(x, y)。 4. 找到y数组中的最大值及其对应的x值。可以使用numpy的argmax函数，或者Python内置的max和index方法。 5. 使用annotate或text在图中标注这个点，显示其坐标。 6. 添加必要的标签和标题，使图形清晰。 7. 显示图形，如plt.show()。 需要测试这些步骤是否有效。例如，如果y数组中有多个相同的最大值，argmax会返回第一个出现的索引，这可能符合用户的需求。 另外，对于散点图，可能需要遍历所有点来找最大值，但如果是使用scatter函数绘制，通常也是基于y值来找最大值，所以方法可能类似。 需要考虑坐标的显示格式，比如保留两位小数，或者根据数据范围调整。此外，标注的位置可能需要调整，避免覆盖其他图形元素。 最后，根据用户提供的示例，可能需要展示完整的代码示例，并解释每一步的作用，确保用户能够理解并应用到自己项目中。</think>在Matplotlib中标记曲线或散点图的最高点纵坐标，可以通过以下步骤实现： --- ### 1. **获取最大值坐标** 使用`numpy.argmax`查找最大值索引，或直接遍历数据： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) * np.exp(-x/5) # 找到y的最大值及其对应的x值 max_y = np.max(y) # 最大值 max_x = x[np.argmax(y)] # 最大值对应的x坐标 ``` --- ### 2. **标注最高点** 使用`plt.annotate`添加注释或`plt.text`添加文本标签： ```python plt.plot(x, y, label='曲线') # 方法一：annotate标注（带箭头） plt.annotate(f'最大值: ({max_x:.2f}, {max_y:.2f})', xy=(max_x, max_y), xytext=(max_x + 1, max_y + 0.1), arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red')) # 方法二：直接标记点 plt.scatter([max_x], [max_y], color='red', zorder=5) # 在最高点画红点 plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.legend() plt.show() ``` --- ### 3. **散点图的标注方法** 如果是散点图，需先找到所有点中的最大值： ```python # 生成散点数据 np.random.seed(0) x_scatter = np.random.rand(50) * 10 y_scatter = np.random.rand(50) * 10 # 找到最大值索引 max_idx = np.argmax(y_scatter) max_x_scatter = x_scatter[max_idx] max_y_scatter = y_scatter[max_idx] # 绘制并标注 plt.scatter(x_scatter, y_scatter) plt.scatter(max_x_scatter, max_y_scatter, color='red', label='最高点') plt.text(max_x_scatter, max_y_scatter, f'({max_x_scatter:.2f}, {max_y_scatter:.2f})', ha='right', va='bottom') plt.legend() plt.show() ``` --- ### 关键参数说明 - `annotate`的`xy`参数指定被标注点坐标，`xytext`指定文本位置[^1] - `scatter`的`zorder=5`确保红点显示在最上层[^2] - `np.argmax`返回第一个最大值的索引，适用于单峰数据[^3] ---
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