Python 中的 numpy.argmax

在许多情况下，当数组的大小太大时，从它们中找到最大元素需要花费太多时间。为此，Python 的 numpy 模块提供了一个名为numpy.argmax()的函数。此函数返回指定轴上最大值的索引。

语法

参数

x: array_like

此参数定义了我们要知道其最大值的源数组。

轴：int(可选)

此参数定义了索引所在的轴，默认情况下，它位于扁平数组中。

out：数组(可选)

此参数定义了将插入结果的 ndarray。这将具有相同的类型和形状，适合存储结果

返回值

此参数定义一个 ndarray，其中包含数组的索引。形状与删除轴的x.shape相同。

示例 1

输出

array([[ 7,  8,  9, 10, 11],
       	[12, 13, 14, 15, 16],
       	[17, 18, 19, 20, 21],
       	[22, 23, 24, 25, 26]])
19

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用np.arange()函数创建了一个数组'x'，形状为四行五列。
• 我们还在数组的每个元素中添加了 7。
• 我们声明了变量'y'，并为其分配了np.argmax()函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'x'。
• 最后，我们尝试打印 'y' 的值。

在输出中，它显示了数组中最大元素的索引。

示例 2

输出

array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64)
array([4, 4, 4, 4], dtype=int64)

示例 3

输出

(3, 4)
26

示例 4

输出

array([[0],
       	[2],
       	[2]])
array([5, 9, 6])

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用np.array()函数创建了一个多维数组'a'。
• 我们声明了变量'index_arr'，并为其分配了np.argmax()函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'a'和轴。
• 我们试图打印'index_arr'的值。
• 最后，我们尝试通过两种不同的方式获取数组的最大值，这两种方式与np.argmax()非常相似。

在输出中，它显示了数组中最大元素的索引以及该索引处存在的值。