numpy中argmax、argmin的用法

1.argmax,argmin的作用

argmax: 返回每行或每列的最大值所在下标索引
argmin: 返回每行或每列的最下值所在下标索引
参数 axis=0 表示垂直方向，axis=1表示水平方向。（由于个人的思维定势，老认为1是垂直方向，所以遇到numpy的axis方向不管三七二十一，认为是反的，先把axis=1当作水平方向，再看axis=0）

import numpy as npa=np.array([[1,2,3,4,5],[11,12,13,14,15],[21,22,23,24,25],[31,32,33,34,35],[41,42,43,44,45],[51,52,53,54,55],])print(a.argmax(axis=0))  #垂直方向求最大
print(a.argmax(axis=1))  #水平方向求最大
print()
print(a.argmin(axis=0))  #垂直方向求最小
print(a.argmin(axis=1))  #水平方向求最小#结果：
[5 5 5 5 5]    #垂直方向求各行的最大值所在索引
[4 4 4 4 4 4]  #水平方向求各行的最大值所在索引[0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0]

2. 返回值

也是一个数组，对应所求行或者列最值的索引结果

3.多维计算结果

计算的结果也会对比计算到每个数字上，返回的结果是以最内层维度形状为最小单位的对比结果，且会对比最小单位的每一位元素,最后返回：
最小单元形状的每个最值索引。

b=np.array([[[1,2],[5,6],[3,8]],[[3,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,9],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]],])print(b.argmax(axis=0))
print(type(b.argmax(axis=0)))
print(b.argmax(axis=1))
print()
print(b.argmin(axis=0))
print(b.argmin(axis=1))#结果：
[[1 4]  #垂直第一列，最小单元为一个2元素列表，对比每个元素大小，看出第一个最大是[3,2]，第二个元素最大是[1,9],返回他们的索引组成的2元列表[0 0][1 0]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[1 2]  #水平第一行，最小单元为一个2元素列表，第一个元素最大的是[5,6],第二个元素最大的是[3,8],返回他们的对应索引组成的2元列表[2 2][2 2][2 2][2 0][2 2]][[0 0][1 1][0 1]]
[[0 0][0 0][0 0][0 0][0 1][0 0]]

总结：

1.argmax和argmin求得都是索引值
2.结果返回的形状是最内层维度的形状，返回的值是最内层维度的个元素一一对比后的最值索引。

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numpy中argmax、argmin的用法

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2. 返回值

3.多维计算结果

总结：

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