如何获取 NumPy 数组中沿一个轴的最大元素的索引

Question

我有一个二维 NumPy 数组。我知道如何获得轴上的最大值：

>>> a = array([[1,2,3],[4,3,1]])
>>> amax(a,axis=0)
array([4, 3, 3])

如何获取最大元素的索引？我想要作为输出

array([1,1,0])

。

Answer 1

>>> a.argmax(axis=0)

array([1, 1, 0])

Answer 2

>>> 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

Answer 3

argmax()

只会返回每行的第一次出现。 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ generated/numpy.argmax.html

如果您需要对形状数组执行此操作，这比

unravel

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())

您还可以更改您的条件：

indices = np.where(a >= 1.5)

上面以您要求的形式给出了结果。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])

Answer 4

argmin()

提供了

argmax()

和

numpy

，分别返回numpy数组的最小值和最大值的索引。

例如，对于一维数组，您将执行类似的操作

import numpy as np

a = np.array([50,1,0,2])

print(a.argmax()) # returns 0
print(a.argmin()) # returns 2

对于多维数组也类似

import numpy as np

a = np.array([[0,2,3],[4,30,1]])

print(a.argmax()) # returns 4
print(a.argmin()) # returns 0

请注意，这些只会返回第一次出现的索引。

Answer 5

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

Answer 6

请允许我给出最新的答案。

>>>import numpy as np

>>>a = np.array([[1,2,3],[4,3,1]])

>>>per_column = a.argmax(axis=0) #This will get the index of the max value for each column (this array has 3 columns)

>>>print(per_column)

[1 1 0]

>>>per_row = a.argmax(axis=1) #This will get the index of the max value for each row (this array has 3 rows)

print(per_row)

[2 0]