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python - numpy argmax 如何工作?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 00:17:13 24 4
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所以我知道 numpy argmax 沿轴检索最大值。因此,

x = np.array([[12,11,10,9],[16,15,14,13],[20,19,18,17]])
print(x)
print(x.sum(axis=1))
print(x.sum(axis=0))

会输出,

[[12 11 10  9]
[16 15 14 13]
[20 19 18 17]]


[42 58 74]

[48 45 42 39]

这是有道理的,因为沿轴 1(行)的总和是 [42 58 74],轴 0(列)是 [48 45 42 39]。但是,我对 argmax 的工作方式感到困惑。据我了解,argmax 应该返回沿轴的最大数量。下面是我的代码和输出。

代码:print(np.argmax(x,axis=1))。输出:[0 0 0]

代码:print(np.argmax(x,axis=0))。输出:[2 2 2 2]

02 来自哪里?我特意使用了一组更复杂的整数值 (9..20) 来区分 02 以及数组中的整数值。

最佳答案

np.argmax(x,axis=1) 返回每行中最大值的索引

axis=1 表示“沿轴 1”,即行。

[[12 11 10  9]    <-- max at index 0
[16 15 14 13] <-- max at index 0
[20 19 18 17]] <-- max at index 0

因此它的输出是[0 0 0]

它与 np.argmax(x,axis=0) 类似,但现在它返回每列中最大值的索引

关于python - numpy argmax 如何工作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50460994/

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