Finden Sie den Maximalwert des Numpy-Arrays und seine Indizierungsmethode

Der folgende Artikel soll Ihnen zeigen, wie Sie den Maximalwert eines Numpy-Arrays und seine Indizierungsmethode in Python finden. Er hat einen guten Referenzwert und ich hoffe, dass er für alle hilfreich sein wird. Schauen wir uns das gemeinsam an

In der Listenliste kann max(list) den Maximalwert der Liste abrufen, und list.index(max(list)) kann den Index abrufen, der dem Maximalwert entspricht

Aber es gibt keine Indexmethode für Arrays in Numpy, stattdessen gibt es die Methode „Where“, die nicht in der Liste zu finden ist

Zuerst können wir den Maximalwert des Arrays global und in jeder Zeile und Spalte ermitteln (die Das Gleiche gilt für den Minimalwert.

>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],
  [9, 4, 5],
  [6, 7, 8]])
>>> print(np.max(a))  #全局最大
8
>>> print(np.max(a,axis=0)) #每列最大
[6 7 8]
>>> print(np.max(a,axis=1)) #每行最大
[2 5 8]

Verwenden Sie dann where, um den Index des Maximalwerts zu erhalten, der dem vorherigen Array entspricht zur Anzahl der Zeilen, und letztere entspricht der Anzahl der Spalten

>>> print(np.where(a==np.max(a)))
(array([2], dtype=int64), array([2], dtype=int64))
>>> print(np.where(a==np.max(a,axis=0)))
(array([2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64))

Wenn im Array die gleichen Maximalwerte vorhanden sind, wo gibt alle ihre Positionen an

>>> a[1,0]=8
>>> a
array([[0, 1, 2],
  [8, 4, 5],
  [6, 7, 8]])
>>> print(np.where(a==np.max(a)))
(array([1, 2], dtype=int64), array([0, 2], dtype=int64))

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