极客教程Numpy argmax 返回所有索引
参考：numpy argmax return all indices
在数据分析和机器学习领域，经常需要找到数组中最大值的位置。Numpy库提供了一个非常有用的函数argmax，它可以返回数组中最大值的索引。然而，标准的argmax函数只返回第一个最大值的索引。在某些情况下，我们可能需要找到所有最大值的索引。本文将详细介绍如何使用Numpy来实现这一功能。
1. 使用numpy.argmax获取最大值的索引
首先，我们来看一个简单的例子，使用numpy的argmax函数找到一维数组中最大值的索引。
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([2, 3, 7, 7, 5])
# 使用argmax找到最大值的索引
index = np.argmax(arr)
print(index) # 输出: 2
Output:
在上面的例子中，argmax只返回了第一个最大值7的索引2。如果数组中有多个相同的最大值，argmax默认只返回第一个。
2. 返回所有最大值的索引
为了获取所有最大值的索引，我们需要使用一些额外的Numpy技巧。下面是一个步骤和示例代码，展示如何实现这一功能。
2.1 找到最大值
首先，我们需要找到数组中的最大值。
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([2, 3, 7, 7, 5])
# 找到最大值
max_value = np.max(arr)
print(max_value) # 输出: 7
Output:
2.2 获取所有最大值的索引
知道了最大值之后，我们可以通过比较数组中的每个元素是否等于最大值来找到所有最大值的索引。
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([2, 3, 7, 7, 5])
# 找到最大值
max_value = np.max(arr)
# 获取所有最大值的索引
max_indices = np.where(arr == max_value)[0]
print(max_indices) # 输出: [2 3]
Output:
在上面的代码中，np.where函数返回一个元组，其中包含满足条件的元素的索引。我们通过索引0来获取这些索引。
3. 示例代码
下面提供更多的示例代码，展示如何在不同类型和形状的数组中使用这些技巧来找到所有最大值的索引。
示例1: 一维数组
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 2, 1])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)[0]
print(indices) # 输出: [1 2]
Output:
示例2: 二维数组
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [2, 1]])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)
print(indices) # 输出: (array([0, 1]), array([1, 0]))
Output:
示例3: 三维数组
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [2, 1]], [[1, 2], [2, 1]]])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)
print(indices) # 输出: (array([0, 0, 1, 1]), array([0, 1, 0, 1]), array([1, 0, 1, 0]))
Output:
示例4: 使用flatten索引
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [2, 1]])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr.flatten() == max_val)
print(indices) # 输出: (array([1, 2]),)
Output:
示例5: 多维数组中的最大值
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [2, 1]], [[1, 3], [3, 1]]])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)
print(indices) # 输出: (array([1, 1]), array([0, 1]), array([1, 0]))
Output:
示例6: 使用argmax和take
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 2, 3])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)[0]
print(indices) # 输出: [1, 3]
Output:
示例7: 结合使用argmax和unique
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 2, 3, 3])
max_val = np.max(arr)
indices = np.unique(np.where(arr == max_val)[0])
print(indices) # 输出: [1, 3, 4]
Output:
示例8: 处理具有NaN值的数组
import numpy as np
arr = np.array([np.nan, 1, 2, np.nan])
max_val = np.nanmax(arr)
indices = np.where(arr == max_val)[0]
print(indices) # 输出: [2]
Output:
示例9: 使用mask
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 4])
max_val = np.max(arr)
mask = arr == max_val
indices = np.where(mask)[0]
print(indices) # 输出: [3, 4]
Output:
示例10: 结合使用argmax和take
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 4])
max_val = np.max(arr)
indices = np.where(arr == max_val)[0]
print(indices) # 输出: [3, 4]
Output:
通过上述示例，我们可以看到，使用Numpy来找到所有最大值的索引是非常直接的。这些技巧可以广泛应用于数据分析、图像处理和机器学习等领域，帮助我们更好地理解和处理数据。