本篇文章给大家分享的是有关argmax如何在numpy中使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

创新互联公司专注于网站建设，为客户提供网站设计、做网站、网页设计开发服务，多年建网站服务经验，各类网站都可以开发，品牌网站设计，公司官网，公司展示网站，网站设计，建网站费用，建网站多少钱，价格优惠，收费合理。

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返回的是大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的大值.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)中大值的索引.从a[0][j]开始,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.

以上就是argmax如何在numpy中使用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

本文题目：argmax如何在numpy中使用-创新互联
标题路径：http://ybzwz.com/article/iojec.html