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  • 矩阵行/每列最大值 行:np.amax(aa, axis=1) 列:np.amax(aa, axis=0) 矩阵行/列最大值的索引 行:np.argmax(aa, axis=1) 列:np.argmax(aa, axis=0) 示例: 1.矩阵行最大值及其索引。 aa = [[0.25...

    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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  • import numpy as np a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9]]) print(np.argmax(a)) print(np.argmax(a, axis=0)) #竖着比较,...print(np.argmax(a, axis=1)) #横着比较,返回列号 输出: 7 [0 1 0 1] [2 3]...
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  • NP-hard NP问题

    千次阅读 2013-10-30 11:13:57
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    2019-01-04 19:12:00
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  • python二维数组求每一行的最大值及最大的索引

    万次阅读 多人点赞 2019-01-25 10:12:29
    y是个二维的数组 idx = np.argmax(y, axis=1) pro = np.amax(y, axis=1)
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  • np.argsort()

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  • np.append()函数用法

    万次阅读 多人点赞 2019-06-28 23:21:49
    函数np.append(arr, values, axis=None) 作用: 为原始array添加一些values 参数: arr:需要被添加values的数组 values:添加到数组arr中的值(array_like,类数组) axis:可选参数,如果axis没有给出,那么arr...
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  • Numpy中np.max(即np.amax)的用法

    千次阅读 2020-11-25 16:07:38
    Numpy中np.max(即np.amax)的用法 >>> import numpy as np >>> help(np.max) 当遇到个不认识的函数,我们就需要查看一下帮助文档 np.max与np.amax是同名函数 amax(a, axis=None, out=None,...
  • np.around 返回四舍五入后的值,可指定精度。 around(a, decimals=0, out=None) a 输入数组 decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0。 如果为负,整数将四舍五入到小数点左侧的位置 · # -*- coding: utf-8 -*-...
  • np中的矩阵

    万次阅读 2020-05-01 10:13:07
    numpy中的ndarray方法和属性 ...比如说,二维数组相当于是维数组,而这个维数组中个元素又是维数组。所以这个维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数。 Numpy库...
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  • np.argmax()函数的作用

    千次阅读 多人点赞 2019-04-17 20:22:56
    np.argmax函数的作用np.argmax函数参数 np.argmax函数参数 ...返回axis维度的最大值的索引 a :输入个array类型的数组。 axis:参数为None时默认比较整个数组,参数为0按比较,参数为1按行比较。 ...
  • numpy 数组排序np.sort()、np.argsort()

    千次阅读 2020-04-06 16:08:15
    将指定轴上的每一个元素都按照从小到大的顺序排列。 Params: axis:默认是-1,即最大维度,二维数组就是轴1,三维数组就是轴2。 kind:排序规则,有三个选项,如下,使用默认的就好 kind speed worst case ...
  • 返回一向量 如: 给定数组【1,2,3;4,5,3】 返回[3;5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求最大值得下标 index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中,axis=1表示按行计算 ...

空空如也

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np返回每一列最大的