如何沿着一个轴获得 NumPy 数组中最大元素的索引

我有一个二维 NumPy 数组，我知道如何得到轴上的最大值:

>>> a = array([[1,2,3],[4,3,1]])
>>> amax(a,axis=0)
array([4, 3, 3])

我如何才能得到最大元素的索引? 我想作为输出 array([1,1,0])而不是。

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>>> a.argmax(axis=0)


array([1, 1, 0])
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v = alli.max()
index = alli.argmax()
x, y = index/8, index%8
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>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,3,1]])
>>> i,j = np.unravel_index(a.argmax(), a.shape)
>>> a[i,j]
4
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argmax()将只返回每行的第一个匹配项。 Http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html

如果你需要对一个形状的数组这样做，这比 unravel更好:

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,3,1]])  # Can be of any shape
indices = np.where(a == a.max())

你也可以改变你的条件:

indices = np.where(a >= 1.5)

以上结果以您要求的形式给出。或者，您可以通过以下方法转换为 x，y 坐标的列表:

x_y_coords =  zip(indices[0], indices[1])
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numpy提供的 argmin()和 argmax()分别返回一个数字数组的最小和最大索引。

例如，对于一维数组，你可以这样做

import numpy as np


a = np.array([50,1,0,2])


print(a.argmax()) # returns 0
print(a.argmin()) # returns 2

对于多维数组也是如此

import numpy as np


a = np.array([[0,2,3],[4,30,1]])


print(a.argmax()) # returns 4
print(a.argmin()) # returns 0

注意，这些只返回第一个匹配项的索引。


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