从最简单的例子出发

假定现在有一个数组a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]现在要算数组a中最大数的索引是多少.这个问题对于刚学编程的同学就能解决.最直接的思路,先假定第0个数最大,然后拿这个和后面的数比,找到大的就更新索引.代码如下

a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]
maxindex = 0
i = 0
for tmp in a:
if tmp > a[maxindex]:
maxindex = i
i += 1
print(maxindex)

这个问题虽然简单.但是可以帮助我们理解argmax.

解释

还是从一维数组出发.看下面的例子.

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
print(np.argmax(a))

argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况.

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=0))

为了描述方便,a就表示这个二维数组.np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j],a[1][j],a[2]j中最大值的索引.从a[0][j]开始,最大值索引最初为(0,0,0,0),拿a[0][j]和a[1][j]作比较,9大于1,6大于5,8大于2,所以最大值索引由(0,0,0,0)更新为(1,1,0,1),再和a[2][j]作比较,7大于6,9大于5所以更新为(1,2,2,1).再分析下面的输出.

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=1))

np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i]3中最大值的索引.从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比较,5大于1,7大于3所以最大值索引由(0,0,0)更新为(1,0,1),再和a[i][2]作比较,9大于7,更新为(1,0,2),再和a[i][3]作比较,不用更新,最终值为(1,0,2)

再看三维的情况.

import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
], [
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))

np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[0][j][k]开始,a[0][j][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]对应项作比较6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)). 再看axis=1的情况.

import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
], [
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=1))

np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0][k],a[i][1][k] (i=0,1,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[i][0][k]开始,a[i][0][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[i][0][k]和a[i][1][k]对应项作比较,9大于1,8大于2,9大于-1,6大于5,2大于-5,8大于2,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((1,0,0,1),(1,1,1,1)),现在最大值对应的数组为((9,5,5,8),(9,6,2,8)).再拿((9,5,5,8),(9,6,2,8))和a[i][2][k]对应项从比较,7大于5,7大于6,9大于2.更新这几个位置的索引.将((1,0,0,1),(1,1,1,1))更新为((1,2,0,1),(1,2,2,1)).axis=2的情况也是类似的.

参考资料

numpy官方文档

详解numpy的argmax的更多相关文章

  1. 【python】详解numpy库与pandas库axis=0,axis= 1轴的用法

    对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: nu ...

  2. numpy的文件存储.npy .npz 文件详解

    Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 ...

  3. 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)

    卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目 ...

  4. 代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”

    来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflo ...

  5. 深度学习基础(CNN详解以及训练过程1)

    深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Rest ...

  6. DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解

    本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参 ...

  7. 【转载】 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)

    原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html ------------------------------ ...

  8. 超详细的Tensorflow模型的保存和加载(理论与实战详解)

    1.Tensorflow的模型到底是什么样的? Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等.所以,Tensorflow模型有两个主要的文件: a) Meta graph: ...

  9. 【机器学习】【条件随机场CRF-2】CRF的预测算法之维特比算法(viterbi alg) 详解 + 示例讲解 + Python实现

    1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(V ...

随机推荐

  1. SpringBoot 整合jdbc和mybatis

    摘要 该文章主要为记录如何在SpringBoot项目中整合JDBC和MyBatis,在整合中我会使用简单的用法和测试用例,毕竟该文章目的是为了整合,而不是教大家如何去使用.希望大家多多包涵. 通用配置 ...

  2. Windows下编译最新版ChezScheme

    据说ChezScheme是最快的神级编译器,一秒钟几百万行,王垠说的2秒内编译自身绝不是夸张(看这里<揭秘Chez Scheme>,Scheme中文社区).ChezScheme由美国印第安 ...

  3. Mybatis批量事务处理

    /** * 批量提交数据 * @param sqlSessionFactory * @param mybatisSQLId SQL语句在Mapper XML文件中的ID * @param commit ...

  4. 一.web服务机制

    web服务机制 我们先跟着**(Web服务器工作原理总体描述01)这张图,将一次Web服务的工作流程过一遍,我们假设以浏览器作为客户端(1) 用户做出了一个操作,可以是填写网址敲回车,可以是点击链接, ...

  5. 面试官问我:谈谈对Java GC的了解?回答完让我回家等消息....

    JVM的运行数据区 首先我简单来画一张 JVM的结构原理图,如下. 我们重点关注 JVM在运行时的数据区,你可以看到在程序运行时,大致有5个部分. 1.方法区 不止是存“方法”,而是存储整个 clas ...

  6. Python 面向对象-下篇

    面向对象是一种编程方式,此编程方式的实现是基于对 类 和 对象 的使用 类 是一个模板,模板中包装了多个“函数”供使用(可以讲多函数中公用的变量封装到对象中) 对象,根据模板创建的实例(即:对象),实 ...

  7. nyoj 217-a letter and a number (char)

    217-a letter and a number 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:4 提交数:5 难度:1 题目描述: we define f(A) = 1, f( ...

  8. 创建sql自定义的函数及商品分页sql存储过程

    --商品筛选时判断品牌ID是否存在 --select dbo.isValite(94,94)create function isValite(@brandId int,@bId int)returns ...

  9. 移动端自动化测试Appium环境搭建(part1-2-3)

    Appium移动端自动化测试相信大家都不陌生,appium的铁哥们是selenium,不管是selenium还是appium,都是调用webdriver来做自动化测试.今天关于appium的介绍我们不 ...

  10. python3 之 函数传参

    一.可变对象与不可变对象 在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象. 不可变类型:变量赋值 a=5 后 ...