NumPy库学习之argmax函数
一、简介
np.argmax 是 NumPy 库中的一个函数，用于找出数组中最大值的索引。这个函数可以应用于多维数组，并允许沿着指定的轴进行操作，从而返回该轴上最大值的索引。这在处理数据时非常有用，尤其是在需要确定数据集中最大元素位置的场景。
二、语法和参数
语法：
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
参数：
a: 输入的数组。axis: 可选参数，指定沿哪个轴查找最大值的索引。如果为None，则在扁平化后的数组中查找最大值的索引。out: 可选参数，用于存放输出结果的数组。
返回值：
返回一个整数或数组，包含最大值的索引。如果 axis 参数被指定，则返回一个数组，其中包含沿指定轴的最大值索引；否则，返回一个整数，表示整个数组中最大值的索引。
三、实例
3.1 找出一维数组中最大值的索引
- 代码：
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
max_index = np.argmax(arr)
print("Index of maximum value:", max_index)
- 输出：
Index of maximum value: 4
3.2 找出二维数组中每列最大值的索引
- 代码：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_indices_axis1 = np.argmax(arr, axis=1)
print("Indices of maximum values along axis 1:", max_indices_axis1)
- 输出：
Indices of maximum values along axis 1: [2 2 2]
3.3 找出二维数组中每行最大值的索引
- 代码：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_indices_axis0 = np.argmax(arr, axis=0)
print("Indices of maximum values along axis 0:", max_indices_axis0)
- 输出：
Indices of maximum values along axis 0: [2 2 2]
四、注意事项
np.argmax返回的是数组中最大值的索引，而不是最大值本身。- 如果数组中有多个相同的最大值，
np.argmax将返回第一个遇到的最大值的索引。 - 当指定
axis参数时，返回的索引是相对于该轴的；如果不指定axis，则返回扁平化数组中最大值的索引。 np.argmax可以应用于多维数组，但axis参数的值必须小于数组的维数。- 在使用
np.argmax时，应注意数组索引从 0 开始计数。
