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如何在numpy中找到二维数组的argmax?

在numpy中,可以使用argmax()函数来找到二维数组的最大值所在的索引。argmax()函数返回的是最大值所在的一维索引,如果数组是二维的,可以通过指定axis参数来沿着某个轴进行计算。

下面是一个示例代码,演示如何在numpy中找到二维数组的argmax:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 找到整个数组的最大值所在的索引
max_index = np.argmax(arr)
print("整个数组的最大值所在的索引:", max_index)

# 沿着行的方向找到每行的最大值所在的索引
row_max_index = np.argmax(arr, axis=1)
print("每行的最大值所在的索引:", row_max_index)

# 沿着列的方向找到每列的最大值所在的索引
col_max_index = np.argmax(arr, axis=0)
print("每列的最大值所在的索引:", col_max_index)

输出结果:

代码语言:txt
复制
整个数组的最大值所在的索引: 8
每行的最大值所在的索引: [2 2 2]
每列的最大值所在的索引: [2 2 2]

在上述示例中,argmax()函数被用于找到二维数组arr中的最大值所在的索引。axis参数被用于指定沿着哪个轴进行计算,axis=1表示沿着行的方向计算,axis=0表示沿着列的方向计算。

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