详解numpy的argmax的具体使用
从最简单的例子出发
假定现在有一个数组a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]现在要算数组a中最大数的索引是多少.这个问题对于刚学编程的同学就能解决.最直接的思路,先假定第0个数最大,然后拿这个和后面的数比,找到大的就更新索引.代码如下
a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]
maxindex = 0
i = 0
for tmp in a:
if tmp > a[maxindex]:
maxindex = i
i += 1
print(maxindex)
这个问题虽然简单.但是可以帮助我们理解argmax.
解释
还是从一维数组出发.看下面的例子.
import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a))
argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况.
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=0))
为了描述方便,a就表示这个二维数组.np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j],a[1][j],a[2][j](j=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[0][j]开始,最大值索引最初为(0,0,0,0),拿a[0][j]和a[1][j]作比较,9大于1,6大于5,8大于2,所以最大值索引由(0,0,0,0)更新为(1,1,0,1),再和a[2][j]作比较,7大于6,9大于5所以更新为(1,2,2,1).再分析下面的输出.
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3](i=0,1,2)中最大值的索引.从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比较,5大于1,7大于3所以最大值索引由(0,0,0)更新为(1,0,1),再和a[i][2]作比较,9大于7,更新为(1,0,2),再和a[i][3]作比较,不用更新,最终值为(1,0,2)
再看三维的情况.
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))
np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[0][j][k]开始,a[0][j][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]对应项作比较6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)). 再看axis=1的情况.
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0][k],a[i][1][k] (i=0,1,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[i][0][k]开始,a[i][0][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[i][0][k]和a[i][1][k]对应项作比较,9大于1,8大于2,9大于-1,6大于5,2大于-5,8大于2,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((1,0,0,1),(1,1,1,1)),现在最大值对应的数组为((9,5,5,8),(9,6,2,8)).再拿((9,5,5,8),(9,6,2,8))和a[i][2][k]对应项从比较,7大于5,7大于6,9大于2.更新这几个位置的索引.将((1,0,0,1),(1,1,1,1))更新为((1,2,0,1),(1,2,2,1)).axis=2的情况也是类似的.
参考资料
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
对python中 math模块下 atan 和 atan2的区别详解
今天小编就为大家分享一篇对python中 math模块下 atan 和 atan2的区别详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-01-01
Python使用SQLAlchemy操作Mysql数据库的操作示例
SQLAlchemy是Python的SQL工具包和对象关系映射(ORM)库,它提供了全套的企业级持久性模型,用于高效、灵活且优雅地与关系型数据库进行交互,这篇文章主要介绍了Python使用SQLAlchemy操作Mysql数据库,需要的朋友可以参考下2024-08-08
python单例模式之selenium driver实现单例
这篇文章主要介绍了python单例模式之selenium driver实现单例,使用装饰器实现单例,文章基于python的相关资料实现主题,具有一的的参考价值,需要的朋友可以参考一下2022-03-03
Python用Flask和PyMySQL实现MySQL数据库的增删改查API
Web开发中,API常需与数据库交互以实现数据的持久化存储,MySQL作为主流关系型数据库,广泛用于各类项目,本文基于Flask框架,结合PyMySQL库,实现对MySQL数据库的增删改查(CRUD)API,适合有基础Flask知识和MySQL基础的开发者,完整覆盖环境搭建、数据库设计、API开发及测试2025-09-09
详解Python 定时框架 Apscheduler原理及安装过程
Apscheduler是一个非常强大且易用的类库,可以方便我们快速的搭建一些强大的定时任务或者定时监控类的调度系统,这篇文章主要介绍了Python 定时框架 Apscheduler ,需要的朋友可以参考下2019-06-06


最新评论