如何沿一个轴获取 NumPy 数组中最大元素的索引

>>> a.argmax(axis=0)

array([1, 1, 0])

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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次出现。 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html

如果您需要对成形数组执行此操作，这比 unravel 效果更好：

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

您还可以更改条件：

indices = np.where(a >= 1.5)

以上以您要求的形式为您提供结果。或者，您可以通过以下方式转换为 x,y 坐标列表：

x_y_coords =  zip(indices[0], indices[1])

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numpy 提供的 argmin() 和 argmax() 分别返回 numpy 数组的最小值和最大值的索引。

比如说一维数组，你会做这样的事情

import numpy as np a = np.array([50,1,0,2]) print(a.argmax()) # 返回 0 print(a.argmin()) # 返回 2

同样对于多维数组

import numpy as np a = np.array([[0,2,3],[4,30,1]]) print(a.argmax()) # 返回 4 print(a.argmin()) # 返回 0

请注意，这些只会返回第一次出现的索引。

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v = alli.max()
index = alli.argmax()
x, y = index/8, index%8

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