Trouver la valeur maximale du tableau numpy et sa méthode d'indexation

Ce qui suit est un article sur la recherche de la valeur maximale d'un tableau numpy et de sa méthode d'indexation en python. Il a une bonne valeur de référence et j'espère qu'il sera utile à tout le monde. Jetons un coup d'oeil ensemble

Dans la liste list, max(list) peut obtenir la valeur maximale de la liste, et list.index(max(list)) peut obtenir l'index correspondant à la valeur maximale

Mais il n'y a pas de méthode d'indexation pour le tableau dans numpy, c'est plutôt où, ce qui ne se trouve pas dans la liste

Tout d'abord, nous pouvons obtenir la valeur maximale du tableau globalement et dans chaque ligne et colonne (il en va de même pour la valeur minimale)

>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],
  [9, 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]

Utilisez ensuitewhere pour obtenir l'index de la valeur maximale. Dans la valeur de retour, le. le premier tableau correspond au nombre de lignes, et le second correspond au nombre de colonnes

>>> 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))

S'il y a les mêmes valeurs maximales dans le tableau, où donnera toutes leurs positions

>>> 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))

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