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np.argmax()

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发表于 2020-5-13 08:33:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.对一个一维向量

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
b=np.argmax(a)#取出a中元素最大值所对应的索引,此时最大值位6,其对应的位置索引值为4,(索引值默认从0开始)
print(b)#4
2.对2维向量(通常意义下的矩阵)a[][]

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
              [9, 6, 2, 8],
              [3, 7, 9, 1]])
b=np.argmax(a, axis=0)#对二维矩阵来讲a[0][1]会有两个索引方向,第一个方向为a[0],默认按列方向搜索最大值
#a的第一列为1,9,3,最大值为9,所在位置为1,
#a的第一列为5,6,7,最大值为7,所在位置为2,
#此此类推,因为a有4列,所以得到的b为1行4列,
print(b)#[1 2 2 1]

c=np.argmax(a, axis=1)#现在按照a[0][1]中的a[1]方向,即行方向搜索最大值,
#a的第一行为1,5,5,2,最大值为5(虽然有2个5,但取第一个5所在的位置),索引值为1,
#a的第2行为9,6,2,8,最大值为9,索引值为0,
#因为a有3行,所以得到的c有3个值,即为1行3列
print(c)#[1 0 2]
3.对于三维矩阵a[0][1][2],情况最为复制,但在lstm中应用最广

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

              [
                  [-1, 7, -5, 2],
                  [9, 6, 2, 8],
                  [3, 7, 9, 1]
              ],
            [
                  [21, 6, -5, 2],
                  [9, 36, 2, 8],
                  [3, 7, 79, 1]
              ]
            ])
b=np.argmax(a, axis=0)#对于三维度矩阵,a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=0时,是在a[0]方向上找最大值,即两个矩阵做比较,具体
#(1)比较3个矩阵的第一行,即拿[1, 5, 5, 2],
#                         [-1, 7, -5, 2],
#                         [21, 6, -5, 2],
#再比较每一列的最大值在那个矩阵中,可以看出第一列1,-2,21最大值为21,在第三个矩阵中,索引值为2
#第2列5,7,6最大值为7,在第2个矩阵中,索引值为1.....,最终得出比较结果[2 1 0 0]
#再拿出三个矩阵的第二行,按照上述方法,得出比较结果 [0 2 0 0]
#一共有三个,所以最终得到的结果b就为3行4列矩阵
print(b)
#[[0 0 0 0]
#[0 1 0 0]
#[1 0 1 0]]

c=np.argmax(a, axis=1)#对于三维度矩阵,a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=1时,是在a[1]方向上找最大值,即在列方向比较,此时就是指在每个矩阵内部的列方向上进行比较
#(1)看第一个矩阵
                  # [1, 5, 5, 2],
                  # [9, -6, 2, 8],
                  # [-3, 7, -9, 1]
#比较每一列的最大值,可以看出第一列1,9,-3最大值为9,,索引值为1
#第2列5,-6,7最大值为7,,索引值为2
# 因此对第一个矩阵,找出索引结果为[1,2,0,1]
#再拿出2个,按照上述方法,得出比较结果 [1 0 2 1]
#一共有三个,所以最终得到的结果b就为3行4列矩阵
print(c)
#[[1 2 0 1]
# [1 0 2 1]
# [0 1 2 1]]

d=np.argmax(a, axis=2)#对于三维度矩阵,a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=2时,是在a[2]方向上找最大值,即在行方向比较,此时就是指在每个矩阵内部的行方向上进行比较
#(1)看第一个矩阵
                  # [1, 5, 5, 2],
                  # [9, -6, 2, 8],
                  # [-3, 7, -9, 1]
#寻找第一行的最大值,可以看出第一行[1, 5, 5, 2]最大值为5,,索引值为1
#第2行[9, -6, 2, 8],最大值为9,,索引值为0
# 因此对第一个矩阵,找出行最大索引结果为[1,0,1]
#再拿出2个矩阵,按照上述方法,得出比较结果 [1 0 2 1]
#一共有三个,所以最终得到的结果d就为3行3列矩阵
print(d)
# [[1 0 1]
#  [1 0 2]
#  [0 1 2]]
###################################################################
#最后一种情况,指定矩阵a[0, -1, :],第一个数字0代表取出第一个矩阵(从前面可以看出a有3个矩阵)为
# [1, 5, 5, 2],
# [9, -6, 2, 8],
# [-3, 7, -9, 1]
#第二个数字“-1”代表拿出倒数第一行,为
# [-3, 7, -9, 1]
#这一行的最大索引值为1

# ,-1,代表最后一行
m=np.argmax(a[0, -1, :])
print(m)#1

#h,取a的第2个矩阵
# [-1, 7, -5, 2],
# [9, 6, 2, 8],
# [3, 7, 9, 1]
#的第3行
# [3, 7, 9, 1]
#的最大值为9,索引为2
h=np.argmax(a[1, 2, :])
print(h)#2

g=np.argmax(a[1,:, 2])#g,取出矩阵a,第2个矩阵的第3列为-5,2,9,最大值为9,索引为2



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