文章目录

0.简介
1.对一个一维向量
2.对2维向量（通常意义下的矩阵）
3.对高维数组

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html
首先附上官方提供的源代码，供大家参考
源代码地址为：
https://github.com/numpy/numpy/blob/v1.22.0/numpy/core/fromnumeric.py#L1127-L1216

"""Module containing non-deprecated functions borrowed from Numeric.
"""
import functools
import types
import warningsimport numpy as np
from . import multiarray as mu
from . import overrides
from . import umath as um
from . import numerictypes as nt
from .multiarray import asarray, array, asanyarray, concatenate
from . import _methods_dt_ = nt.sctype2char# functions that are methods
__all__ = ['alen', 'all', 'alltrue', 'amax', 'amin', 'any', 'argmax','argmin', 'argpartition', 'argsort', 'around', 'choose', 'clip','compress', 'cumprod', 'cumproduct', 'cumsum', 'diagonal', 'mean','ndim', 'nonzero', 'partition', 'prod', 'product', 'ptp', 'put','ravel', 'repeat', 'reshape', 'resize', 'round_','searchsorted', 'shape', 'size', 'sometrue', 'sort', 'squeeze','std', 'sum', 'swapaxes', 'take', 'trace', 'transpose', 'var',
]_gentype = types.GeneratorType
# save away Python sum
_sum_ = sumarray_function_dispatch = functools.partial(overrides.array_function_dispatch, module='numpy')# functions that are now methods
def _wrapit(obj, method, *args, **kwds):try:wrap = obj.__array_wrap__except AttributeError:wrap = Noneresult = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds)if wrap:if not isinstance(result, mu.ndarray):result = asarray(result)result = wrap(result)return resultdef _wrapfunc(obj, method, *args, **kwds):bound = getattr(obj, method, None)if bound is None:return _wrapit(obj, method, *args, **kwds)try:return bound(*args, **kwds)except TypeError:# A TypeError occurs if the object does have such a method in its# class, but its signature is not identical to that of NumPy's. This# situation has occurred in the case of a downstream library like# 'pandas'.## Call _wrapit from within the except clause to ensure a potential# exception has a traceback chain.return _wrapit(obj, method, *args, **kwds)def _wrapreduction(obj, ufunc, method, axis, dtype, out, **kwargs):passkwargs = {k: v for k, v in kwargs.items()if v is not np._NoValue}if type(obj) is not mu.ndarray:try:reduction = getattr(obj, method)except AttributeError:passelse:# This branch is needed for reductions like any which don't# support a dtype.if dtype is not None:return reduction(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **passkwargs)else:return reduction(axis=axis, out=out, **passkwargs)return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs)def _take_dispatcher(a, indices, axis=None, out=None, mode=None):return (a, out)

0.简介

1.对一个一维向量

numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。

在运算时，相当于剥掉一层中括号，返回一个数组，分为一维和多维。一维数组剥掉一层中括号之后就成了一个索引值，是一个数，而n维数组剥掉一层中括号后，会返回一个 n-1 维数组，而剥掉哪一层中括号，取决于axis的取值。

n维的数组的 axis 可以取值从 0 到 n-1，其对应的括号层数为从最外层向内递进。

one_dim_array = np.array([1, 4, 5])
print(np.argmax(one_dim_array))

输出结果为

2.对2维向量（通常意义下的矩阵）

遵循运算之后降一维的原则，因此返回的会是一个一维的array。同时，axis的取值为0和1，对应剥掉的中括号，将里面的内容直接按逗号分隔：
0 —— 外层
1 —— 内层

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],[9, 6, 2, 8],[3, 7, 9, 1]])
b=np.argmax(a, axis=0)#对二维矩阵来讲a[0][1]会有两个索引方向，第一个方向为a[0]，默认按列方向搜索最大值
#a的第一列为1，9，3,最大值为9，所在位置为1，
#a的第一列为5，6，7,最大值为7，所在位置为2，
#此此类推，因为a有4列，所以得到的b为1行4列，
print(b)#[1 2 2 1]c=np.argmax(a, axis=1)#现在按照a[0][1]中的a[1]方向，即行方向搜索最大值，
#a的第一行为1，5，5，2,最大值为5（虽然有2个5，但取第一个5所在的位置），索引值为1，
#a的第2行为9，6，2，8,最大值为9，索引值为0，
#因为a有3行，所以得到的c有3个值，即为1行3列
print(c)#[1 0 2]

3.对高维数组

主要在lstm中使用。以三维为例，计算思路与二维相同。

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

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