numpy 的argmax的参数axis=0/1的概念

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy 的argmax的参数axis=0/1的概念相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

对numpy的argmax一直记不得默认是行还是列搜索,总是用糊涂,每次都要查资料,今天突然醒悟。

先列后行,为什么呢?

看下面的一个列表,就知道了。

>>b=np.array([1, 2, 3, 4, 3, 2, 1])
>>np.argmax(b)
>>3
>>np.argmax(b, axis=0)
>>3

默认axis=0,列表只有一个维度,自然就是一行数据的最大数的索引。

那么对于二维向量,只需要记住axis是坐标轴的方向,不是行列的概念。

在Numpy库中:

轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:

0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across)。

所以axis=0代表的就是列查找,axis=1代表着行查找。

技术图片

>>a = np.array([[1, 5, 5, 2],
               [9, 6, 2, 8],
               [3, 7, 9, 1]])
>>np.argmax(a,axis=0)
>>array([1, 2, 2, 1], dtype=int64)
>>np.argmax(a,axis=1)
>>array([1, 0, 2], dtype=int64)

结论:

argmax返回的是最大数的索引。argmax有一个参数axis,默认是0,表示每一列的最大值的索引,axis=1表示每一行的最大值的索引。

以上是关于numpy 的argmax的参数axis=0/1的概念的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

(Python)numpy的argmax用法

numpy.argmax 用在求解混淆矩阵用

在多维数组上使用 numpy.argmax()

Numpy反向keras to_categorical

Tensorflowtf.argmax函数

numpy_4th np.transpose(a); a.T ; a.clip(min,max) ; np.sort(a) ; np.diff() ; np.cumsum(a