Numpy如何获取数组中最大值的所有索引

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy获取一个数组中最大值的所有索引。

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对于一维数组的操作

对于一维数组，可以使用numpy.argwhere和numpy.max方法来获取所有最大值的索引。例如，有以下一维数组：

import numpy as np

arr1d = np.array([1, 3, 2, 3, 4, 3])

通过以下代码可以获取所有最大值的索引：

max_value = np.max(arr1d)
max_indexes = np.argwhere(arr1d == max_value).flatten()

这里使用flatten()是因为numpy.argwhere返回的是一个二维数组，我们需要将其拉平成一维数组。这样，max_indexes就是所有最大值的索引。

对于二维数组的操作

对于二维数组，我们需要使用numpy.unravel_index方法来将一维索引转换为二维索引。例如，有以下二维数组：

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 3, 1], [2, 4, 5]])

通过以下代码可以获取所有最大值的索引：

max_value = np.max(arr2d)
max_indexes = np.argwhere(arr2d == max_value)
max_indexes_2d = np.unravel_index(max_indexes, arr2d.shape)

这里，max_indexes是一个二维数组，其中max_indexes[i][0]表示第i个最大值的行索引，max_indexes[i][1]表示第i个最大值的列索引。然而，numpy.unravel_index方法要求输入的索引为一维数组，所以我们需要使用numpy.unravel_index来将其转换为二维索引。numpy.unravel_index的第二个参数arr2d.shape表示数组的形状。

对于三维及更高维数组的操作

对于三维及更高维数组，我们需要使用numpy.unravel_index方法来将一维索引转换为多维索引。例如，有以下三维数组：

arr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 3, 1]], [[2, 4, 5], [0, 2, 1]]])

通过以下代码可以获取所有最大值的索引：

max_value = np.max(arr3d)
max_indexes = np.argwhere(arr3d == max_value)
max_indexes_3d = np.unravel_index(max_indexes, arr3d.shape)

这里，max_indexes是一个二维数组，其中max_indexes[i][0]表示第i个最大值的第一个维度索引，max_indexes[i][1]表示第i个最大值的第二个维度索引，max_indexes[i][2]表示第i个最大值的第三个维度索引（如果存在的话）。我们同样需要使用numpy.unravel_index方法来将其转换为多维索引。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy获取一个数组中最大值的所有索引，对于不同维度的数组都进行了讲解，并且提供了相应的示例代码。针对不同的需求，我们可以选择不同的方法来进行操作。