Numpy.argmax()

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

返回沿軸axis最大值的索引敲街。

Parameters:

  • a : array_like 數(shù)組
  • axis : int, 可選
    默認(rèn)情況下嫩海,索引的是平鋪的數(shù)組搂抒,否則沿指定的軸鬓长。
  • out : array, 可選
    如果提供,結(jié)果以合適的形狀和類(lèi)型被插入到此數(shù)組中门躯。
  • Returns: index_array : ndarray of ints
    索引數(shù)組钻蹬。它具有與a.shape相同的形狀,其中axis被移除贮缕。

示例:

>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)#0代表列
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)#1代表行
array([2, 2])
>>>
>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # 只返回第一次出現(xiàn)的最大值的索引
1
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末辙谜,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子感昼,更是在濱河造成了極大的恐慌筷弦,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 217,734評(píng)論 6 505
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件抑诸,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡爹殊,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)蜕乡,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,931評(píng)論 3 394
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門(mén),熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)梗夸,“玉大人层玲,你說(shuō)我怎么就攤上這事》粗ⅲ” “怎么了辛块?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 164,133評(píng)論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)铅碍。 經(jīng)常有香客問(wèn)我润绵,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么胞谈? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 58,532評(píng)論 1 293
  • 正文 為了忘掉前任尘盼,我火速辦了婚禮憨愉,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘卿捎。我一直安慰自己配紫,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,585評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布午阵。 她就那樣靜靜地躺著躺孝,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪底桂。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上臭脓,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 51,462評(píng)論 1 302
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音毛甲,去河邊找鬼宛畦。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛猫十,可吹牛的內(nèi)容都是我干的览濒。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,262評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼拖云,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼贷笛!你這毒婦竟也來(lái)了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起宙项,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 39,153評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤乏苦,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒(méi)想到半個(gè)月后尤筐,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體汇荐,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,587評(píng)論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,792評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年盆繁,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了掀淘。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,919評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡油昂,死狀恐怖革娄,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情冕碟,我是刑警寧澤拦惋,帶...
    沈念sama閱讀 35,635評(píng)論 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站安寺,受9級(jí)特大地震影響厕妖,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜我衬,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,237評(píng)論 3 329
  • 文/蒙蒙 一叹放、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望饰恕。 院中可真熱鬧,春花似錦井仰、人聲如沸埋嵌。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 31,855評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)雹嗦。三九已至,卻和暖如春合是,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間了罪,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 32,983評(píng)論 1 269
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工聪全, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留泊藕,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,048評(píng)論 3 370
  • 正文 我出身青樓难礼,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像娃圆,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子蛾茉,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,864評(píng)論 2 354

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • NumPy是Python中關(guān)于科學(xué)計(jì)算的一個(gè)類(lèi)庫(kù)讼呢,在這里簡(jiǎn)單介紹一下。 來(lái)源:https://docs.scipy...
    灰太狼_black閱讀 1,228評(píng)論 0 5
  • 基礎(chǔ)總結(jié)來(lái)源: https://www.toutiao.com/a6458488956890645...
    財(cái)務(wù)自由_lang閱讀 483評(píng)論 0 0
  • 先決條件 在閱讀這個(gè)教程之前谦炬,你多少需要知道點(diǎn)python悦屏。如果你想從新回憶下,請(qǐng)看看Python Tutoria...
    舒map閱讀 2,577評(píng)論 1 13
  • import numpy as np 創(chuàng)建ndarray data1 = [6,7.5, 8, 0, 1]arr1...
    陸文斌閱讀 646評(píng)論 0 1
  • 最近在寫(xiě)個(gè)性化推薦的論文键思,經(jīng)常用到Python來(lái)處理數(shù)據(jù)础爬,被pandas和numpy中的數(shù)據(jù)選取和索引問(wèn)題繞的比較...
    shuhanrainbow閱讀 4,553評(píng)論 6 19