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. c#Func委托

    public delegate TResult Func<in T, out TResult>(T arg); 参数类型 T:此委托方法的参数类型 TResult:此委托方法的返回值类型 ...

  2. iOS地理反地理编码--CoreLocation

    .sidebar{float:left;width:220px;} .container-fluid>.content{margin-left:240px;} a{color:#0069d6;t ...

  3. PHP Swoole-Demo TCP服务端简单实现

    tcp 服务端简单demo与client . <?php /** * author : rookiejin <mrjnamei@gmail.com> * createTime : 2 ...

  4. LyX Error convert to loadable format - error handling

    This question used to spend my half a day, and this time again, half a day. Here I write it down in ...

  5. set map symbol

    set 声明 let set = new Set();即创建了一个空的set 赋值 let set = new Set(['张三','李四','王五']); 特性 似于数组,但它的一大特性就是所有元素 ...

  6. 使用shiro做权限管理的学习笔记整理

    Shiro权限管理 参考:https://www.cnblogs.com/jpfss/p/8352031.html Shiro解决的问题 授权和鉴别的问题:Authenrization(授权) Aut ...

  7. 扛把子组2018092609-2 选题 Scrum立会报告+燃尽图 06

    此作业的要求参见[https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2019fall/homework/8681] 一.小组情况组长:迟俊文组员:宋晓丽 梁梦瑶 韩昊 刘信鹏队名 ...

  8. MySQL数据每日备份

    1.window下通过命令方式 @echo offset "Ymd=%date:~,4%-%date:~5,2%-%date:~8,2%%time:~0,2%%time:~3,2%" ...

  9. 【2018寒假集训 Day2】【动态规划】维修栅栏

    维修栅栏 问题描述: 小z最近当上了农场主!不过,还没有来得及庆祝,一件棘手的问题就摆在了小z的面前.农场的栅栏,由于年久失修,出现了多处破损.栅栏是由n块木板组成的,每块木板可能已经损坏也可能没有损 ...

  10. Linux错误:Unable to locate package解决

    新买一个用于机器学习的实例,镜像系统Ubuntu.想安装一个上传.下载的包. 使用命令: sudo apt-get install lrzsz 结果一直报错: 解决方法: 使用命令: sudo apt ...