无法评估 np.argmax python - Python

介绍

np.argmax 是一个 numpy 库函数，用于返回数组中最大元素的索引。然而，有时我们会遇到无法评估 np.argmax 的情况，本文将介绍可能导致此问题的原因和解决方法。

可能的原因

1. 数据类型不匹配

np.argmax 函数要求传入的数组的数据类型必须是数值型，如果不是数值型，则会出现无法评估 np.argmax 的情况。例如，下面的代码片段中传入的不是数值型数组：

import numpy as np

x = ['Python', 'Java', 'C++']
np.argmax(x)

这段代码将会抛出下面的异常：

TypeError: 'list' object is not callable

2. 多维数组

np.argmax 函数只能对一维数组进行操作，如果传入的是多维数组，则会出现无法评估 np.argmax 的情况。例如，下面的代码片段中传入的是一个二维数组：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.argmax(x)

这段代码将会抛出下面的异常：

ValueError: axis out of bounds

3. 值为 NaN

如果数组中出现了 NaN 值，则会出现无法评估 np.argmax 的情况。例如，下面的代码片段中传入的数组中存在 NaN 值：

import numpy as np
import math

x = np.array([math.nan, 2, 3])
np.argmax(x)

这段代码将会抛出下面的异常：

ValueError: argmax cannot return NaN or Inf

解决方法

1. 检查数据类型

在传递数组给 np.argmax 函数之前，需要确保数组中只包含数值型数据。可以使用 numpy 的 dtype 属性来查看数组的数据类型，并在必要时使用 astype() 函数进行类型转换。例如，下面的代码片段将会将列表转换成数值型数组：

import numpy as np

x = ['1', '2', '3']
x = np.array(x).astype(int)
np.argmax(x)

这段代码将会输出 2，因为数组中最大的元素的索引是 2。

2. 转换多维数组

如果需要对多维数组进行操作，需要指定 axis 参数来指明操作的轴。例如，下面的代码片段会计算第一维度上的最大值的索引：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.argmax(x, axis=0)

这段代码将会输出 [1 1 1]，这是因为在第一维度上，第二个子数组的第一个元素、第一个子数组的第二个元素、第一个子数组的第三个元素是最大的。

3. 处理 NaN 值

处理 NaN 值最简单的方法是使用 numpy 的 nanargmax 函数来寻找数组中非 NaN 值的最大元素的索引。例如，下面的代码片段中传入的数组中存在 NaN 值：

import numpy as np
import math

x = np.array([math.nan, 2, 3])
np.nanargmax(x)

这段代码将会输出 2，因为数组中最大的元素的索引是 2。

结论

本文介绍了可能导致无法评估 np.argmax 的原因，包括数据类型不匹配、多维数组和值为 NaN。本文还提供了处理这些问题的解决方法，包括转换数据类型、转换多维数组和处理 NaN 值。