说实话,我喜欢Clickhouse 的函数,简单操作,功能强大.今天需要给大家介绍两个函数,argMin(),argMax() 1.argMax():计算 ‘arg’ 最大值 ‘val’ 价值. 如果有几个不同的值 ‘arg’ 对于最大值 ‘val’,遇到的第一个值是输出.argMin() 与argMax() 的功能正好是相反的,…

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe…

在数学中,ARG MAX(或ARGMAX)代表最大值,即给定参数的点集,给定表达式的值达到其最大值: 换一种说法, 是f(x)具有最大值M的x的值的集合.例如,如果f(x)是1- | x |,那么它在x = 0时达到其最大值1并且仅在那里, 所以.. 等价地,如果M是f的最大值,那么arg max是最大值的水平集 如果最大值达到一个值,那么一个将该点称为arg max,这意味着我们将arg max定义为一个点,而不是一组点.所以,例如 (而不是单独集合{5}),因为x(10-x)的最大值是25,…

tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) 此函数是对矩阵按行或列计算最大值   参数 input:输入Tensor axis:0表示按列,1表示按行 name:名称 dimension:和axis功能一样,默认axis取值优先.新加的字段 返回:Tensor  一般是行或列的最大值下标向量   例:…

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50036001 LaTeX中,使用argmin,argmax时,设置下标可用下面方法: \begin{equation} \mathop{\arg\min}_{\theta} \ \ \| \mathrm{J} (\theta)\|. \end{equation} argminθ  ∥J(θ)∥.…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6758953.html 官方API定义 tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) Returns the index with the largest value across axes of a tensor. Args: input: A Tensor. Must be one of the following types: float32…

相关学习资料 : numpy中文网 https://www.numpy.org.cn/ 1 numpy索引区间为左闭右开,第一个索引能取到,第二个索引取不到 索引内可加步长 如 import numpy  as np a=np.arange(10) print(a,a[:3],a[::3]) 结果为 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2] [0 3 6 9] 2 使用 ones zeros 构造向量或者矩阵时,注意有两个括号, 如   c1=np.ones((3,4))  …

通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可以将其看做简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器. sqrt 和 exp为一元(unary)ufunc,add或maxinum接受2个数组,因此也叫二元(binary) ufunc, 并返回一个结果数组 import numpy as np arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) Out[110]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1…

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so…

解决方法:在idxmax()前加.astype(‘float64’) .argmin() .argmax() 计算最大.小值所在位置的索引(针对自动索引的)(适用于Series类型:) .idxmin() .idxmax() 计算最大.小值所在位置的索引(针对自定义索引的)(适用于Series类型:) 这几个函数都是适用的 不过 最好先把数据类型都打印出来 print(results_table.dtypes) 结果: C_parameter float64 Mean recall score…