np.argmax()函数用法

https://blog.csdn.net/weixin_42755982/article/details/104542538

一、一维数组的用法

one_dim_array = np.array([1, 4, 5, 3, 7, 2, 6])
print(np.argmax(one_dim_array))

运算后，降一维，成为一个数值，7的索引值维4，所以运算结果： 4

 

二维数组用法

所以，在axis为0时，剥掉2，返回一个1×3的数组；在axis为1时，剥掉3，返回一个1×2的数组

two_dim_array = np.array([[1, 3, 5], [0, 4, 3]])
max_index_axis0 = np.argmax(two_dim_array, axis = 0)
"""
在axis为0时，0层括号置外面提出来，0 层内按 "," 换行对齐，
[[1, 3, 5], 
 [0, 4, 3]]
分别对已经对齐的元素按照 0 层括号外面的逗号分组，这里的
[1, 3, 5], 
[0, 4, 3] 
0 层外面没有逗号，因此是一组
然后按列比较大小即可，返回值为
[argmax(1,0), argmax(3,4), argmax(5,3)]:
[0, 1, 0]
"""

 

以三维为例

三维计算之后降维，将返回一个二维数组。

一个m×n×p维的矩阵，
axis为0，舍去m，返回一个 n×p 维的矩阵
axis为1，舍去n，返回一个 m×p 维的矩阵
axis为2，舍去p，返回一个 m×n 维的矩阵

three_dim_array = [[[1, 2, 3, 4],  [-1, 0, 3, 5]],
				   [[2, 7, -1, 3], [0, 3, 12, 4]],
				   [[5, 1, 0, 19], [4, 2, -2, 13]]]
a = np.argmax(three_dim_array, axis = 0)
print(a)
b = np.argmax(three_dim_array, axis = 1)
print(b)
c = np.argmax(test, axis = 2)
print(c)