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python使用numpy尋找二維數(shù)組的最值及其下標(biāo)方法分析

 更新時間：2023年08月08日 09:33:54   作者：Eureka  
這篇文章主要為大家介紹了python使用numpy尋找二維數(shù)組的最值及其下標(biāo)實(shí)現(xiàn)方法詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

一、通過np.max和np.where尋找【所有滿足條件的解】

通過np.max()找矩陣的最大值，再通過np.where獲得最大值的位置，代碼如下：

import numpy as np
a = np.random.randint(1, 10, size=12)
a = a.reshape((3,4))
print(a)
print(np.max(a))
r, c = np.where(a == np.max(a))
print(r,c)

輸出：

[[7 8 9 4]
 [9 3 9 3]
 [5 6 1 5]]

9

 [0 1 1] [2 0 2]

輸出的是兩個array，分別是x和y數(shù)組，即找出了和這個最值相等的所有位置。

二、通過np.argmax尋找【第一個滿足條件的解】

把矩陣展成一維，np.argmax可以返回最大值在這個一維數(shù)組中第一次出現(xiàn)的位置，用這個位置除以矩陣的列數(shù)，所得的商就是最大值所在的行，所得的余數(shù)就是最大值所在的列。

import numpy as np
a = np.random.randint(1, 10, size=12)
a = a.reshape((3,4))
print(a)
print(np.max(a))
m = np.argmax(a)                # 把矩陣?yán)梢痪S，m是在一維數(shù)組中最大值的下標(biāo)
r, c = divmod(m, a.shape[1])    # r和c分別為商和余數(shù)，即最大值在矩陣中的行和列
                                # m是被除數(shù)， a.shape[1]是除數(shù)
print(r, c)

輸出：

[[5 5 9 7]
 [5 5 8 9]
 [2 3 9 3]]

9

0 2

可以看到只找到了第一個出現(xiàn)的最大值，后續(xù)的是搜索不到的。

以上就是python使用numpy尋找二維數(shù)組的最值及其下標(biāo)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python numpy最值下標(biāo)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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