python中找出numpy array数组的最值及其索引
在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引
但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的
numpy中还有argmax/argmin方法来获取最值对应的索引,但是它返回顺序查找(行优先)下的索引,也就是没有分别的行和列,而且有相同最值情况下,它只返回第一个最值的索引。
下面分别介绍一下:
首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理)
>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],[3, 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]
然后用where得到最大值的索引,返回值中,前面的array对应行数,后者对应列数
>>> 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))
如果array中有相同的最大值,where会将其位置全部给出
>>> 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))
>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])
>>> np.argmax(a)
8
>>> a[1,0]=8
>>> a
array([[0, 1, 2],[8, 4, 5],[6, 7, 8]])
>>> np.argmax(a)
3
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 2, 2], dtype=int64)
所以看情况选择 ~
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