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矩阵每行/每列最大值
行：np.amax(aa, axis=1)
列：np.amax(aa, axis=0)
矩阵每行/列最大值的索引
行：np.argmax(aa, axis=1)
列：np.argmax(aa, axis=0)

示例：
1.矩阵每行最大值及其索引。
aa =   [[0.25, 0.97, 0.17, 0.04, 0.49],
[0.97, 0.94, 0.67, 0.05, 0.92],
[0.17, 0.67, 0.18, 0.03, 0.84],
[0.04, 0.74, 0.03, 0.  , 0.04],
[0.49, 0.92, 0.95, 0.28, 0.  ]]

np.argmax(aa, axis=1)
Out: array([1, 0, 4, 1, 2], dtype=int64)

np.amax(aa, axis=1)
Out: array([0.97, 0.97, 0.84, 0.74, 0.95])
2.矩阵每列最大值及其索引。
aa =   [[0.25, 0.97, 0.17, 0.04, 0.49],
[0.97, 0.94, 0.67, 0.05, 0.92],
[0.17, 0.67, 0.18, 0.03, 0.84],
[0.04, 0.74, 0.03, 0.  , 0.04],
[0.49, 0.92, 0.95, 0.28, 0.  ]]

np.argmax(aa, axis=0)
Out: array([1, 0, 4, 4, 1], dtype=int64)

np.amax(aa, axis=0)
Out: array([0.97, 0.97, 0.95, 0.28, 0.92])

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• # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 29 10:09:04 2019 @author: Zha_Jiajia ...import numpy as np f1 = open('originalfile_name', 'r') f2 = open('targetfile_name.dat', 'w') numlist = [] fo...
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Mar 29 10:09:04 2019

@author: Zha_Jiajia
"""

import numpy as np

f1 = open('originalfile_name', 'r')
f2 = open('targetfile_name.dat', 'w')
numlist = []
for line in f1:
numlist.append([float(x) for x in line.split(' ')])
f1.close()
numlist = np.array(numlist)
row, column = numlist.shape
for i in range(1, column):
print(-50+2.5*(i-1), max(numlist[:, i]), file=f2)

f2.close()


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• np.argmax() 返回最大值索引号 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9], [3, 7, 4, 6]]) print(a) print(a.argmax()) # 返回整个维度的最大值索引 # 竖着比较，...
np.argmax() 返回最大值索引号
ref

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9], [3, 7, 4, 6]])

print(a)
print(a.argmax()) # 返回整个维度的最大值索引

# 竖着比较，返回行号，有4列，故返回1*4的list
print(a.argmax(axis=0))

# 横着比较，返回列号，有3行，故返回1*3的list
print(a.argmax(axis=1))

print('-=' * 30)
tempList = a.argmax(axis=1)
for i, index in enumerate(tempList):
a[i,index] = 0
print(a[i,index])
print(a)

# 横着比较，返回列号，有3行，故返回1*3的list
print(a.argmax(axis=1))

a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9], [3, 7, 4, 6]])
print('=-' * 30)
print(a)
print("a.argmax(axis=1) =", a.argmax(axis=1))
print([row for row in range(a.shape[0])])
hughzip = list(zip([row for row in range(a.shape[0])], a.argmax(axis=1)))
for zipShape in hughzip:
# print(i)
a[zipShape] = np.min(a[zipShape[0],:])
print(hughzip)
print('a = \n')
print(a)


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• import numpy as np x = np.array([[1,2,10],[4,5,6],[7,8,9]]) print(x[:,0]) print(np.argmin(x[:,0]))
import numpy as np

x = np.array([[1,2,10],[4,5,6],[7,8,9]])
print(x[:,0])
[1,4,7]
print(np.argmin(x[:,0]))
0

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• ## np.append()函数用法

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• ## np.argmax()函数的作用

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