Python中的numpy.argmax介绍

在Python的NumPy库中，有一个非常常用且有用的函数numpy.argmax()。这个函数能够返回给定数组中的最大值的索引值。这是一个非常重要的函数，因为在数据科学领域中，需要找到最大值的位置以进行后续的处理操作。

numpy.argmax语法

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

• a：要查找最大值的输入数组。
• axis：在查找最大值的轴上进行操作。如果不提供此参数，则默认返回数组的第一个元素。
• out：指定输出数组。如果不提供此参数，则仅返回最大值的索引值。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 2])
print(np.argmax(a))

b = np.array([[0, 2, 3], [2, 1, 5]])
print(np.argmax(b, axis=0))

c = np.array([[8, 9], [4, 7]])
print(np.argmax(c, axis=1, out=np.array([0, 0])))

输出结果：

1

[1 0 1]

[1 1]

第一个例子中，我们创建了一个一维数组，其中最大值为3，索引位置为1。

在第二个示例中，我们创建了一个二维数组，然后按列查找每个元素的最大值，并返回最大值的索引。

在第三个示例中，我们创建了一个二维数组，然后按行查找每个元素的最大值。我们提供了一个输出数组，将最大值的索引值放入其中。

通过numpy.argmax()函数可以很容易地查找给定数组中的最大值位置，在数据科学中非常有用。