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Numpy如何获取数组中最大值的所有索引
在本文中,我们将介绍如何使用Numpy获取一个数组中最大值的所有索引。 阅读更多:Numpy 教程 对于一维数组的操作对于一维数组,可以使用numpy.argwhere和numpy.max方法来获取所有最大值的索引。例如,有以下一维数组: import numpy as np arr1d = np.array([1, 3, 2, 3, 4, 3])通过以下代码可以获取所有最大值的索引: max_value = np.max(arr1d) max_indexes = np.argwhere(arr1d == max_value).flatten()这里使用flatten()是因为numpy.argwhere返回的是一个二维数组,我们需要将其拉平成一维数组。这样,max_indexes就是所有最大值的索引。 对于二维数组的操作对于二维数组,我们需要使用numpy.unravel_index方法来将一维索引转换为二维索引。例如,有以下二维数组: arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 3, 1], [2, 4, 5]])通过以下代码可以获取所有最大值的索引: max_value = np.max(arr2d) max_indexes = np.argwhere(arr2d == max_value) max_indexes_2d = np.unravel_index(max_indexes, arr2d.shape)这里,max_indexes是一个二维数组,其中max_indexes[i][0]表示第i个最大值的行索引,max_indexes[i][1]表示第i个最大值的列索引。然而,numpy.unravel_index方法要求输入的索引为一维数组,所以我们需要使用numpy.unravel_index来将其转换为二维索引。numpy.unravel_index的第二个参数arr2d.shape表示数组的形状。 对于三维及更高维数组的操作对于三维及更高维数组,我们需要使用numpy.unravel_index方法来将一维索引转换为多维索引。例如,有以下三维数组: arr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 3, 1]], [[2, 4, 5], [0, 2, 1]]])通过以下代码可以获取所有最大值的索引: max_value = np.max(arr3d) max_indexes = np.argwhere(arr3d == max_value) max_indexes_3d = np.unravel_index(max_indexes, arr3d.shape)这里,max_indexes是一个二维数组,其中max_indexes[i][0]表示第i个最大值的第一个维度索引,max_indexes[i][1]表示第i个最大值的第二个维度索引,max_indexes[i][2]表示第i个最大值的第三个维度索引(如果存在的话)。我们同样需要使用numpy.unravel_index方法来将其转换为多维索引。 总结在本文中,我们介绍了如何使用Numpy获取一个数组中最大值的所有索引,对于不同维度的数组都进行了讲解,并且提供了相应的示例代码。针对不同的需求,我们可以选择不同的方法来进行操作。 |
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