极客教程如何在两个维度上使用 numpy.argmax(函数
参考：numpy argmax two dimensions
在数据分析和机器学习中，经常需要处理和分析多维数组。Numpy 是 Python 中一个强大的数学库，它提供了大量的函数来处理数组。本文将详细介绍如何在两个维度上使用 numpy.argmax() 函数，这是一个非常有用的函数，用于找出数组中最大值的索引。
1. 理解 numpy.argmax()
numpy.argmax() 函数返回沿指定轴的最大值的索引。如果不指定轴，则默认数组会被展平。当处理二维数组时，可以指定轴0或轴1，分别代表列和行。
示例代码 1: 基本使用
import numpy as np
# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 3, 5], [7, 9, 11]])
# 不指定轴，找出全局最大值的索引
index = np.argmax(array)
print(index) # 输出结果为 5
Output:
示例代码 2: 指定轴
import numpy as np
# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 3, 5], [7, 9, 11]])
# 指定轴0，找出每列的最大值的索引
column_indices = np.argmax(array, axis=0)
print(column_indices) # 输出结果为 [1 1 1]
# 指定轴1，找出每行的最大值的索引
row_indices = np.argmax(array, axis=1)
print(row_indices) # 输出结果为 [2 2]
Output:
2. 在实际场景中使用 numpy.argmax()
在数据分析中，我们经常需要根据某些标准找出最大值的位置。例如，在图像处理中找出亮度最高的像素，或在销售数据中找出销售额最高的产品。
示例代码 3: 图像处理中找出亮度最高的像素
import numpy as np
# 假设有一个灰度图像的像素值数组
image = np.array([[34, 78, 90], [88, 123, 99], [45, 67, 101]])
# 找出亮度最高的像素的位置
brightest_pixel_index = np.argmax(image)
print(brightest_pixel_index) # 输出结果为 4
Output:
示例代码 4: 销售数据中找出销售额最高的产品
import numpy as np
# 假设有一个产品销售额的数组
sales = np.array([[200, 300, 250], [350, 400, 380]])
# 找出销售额最高的产品的位置
highest_sales_index = np.argmax(sales)
print(highest_sales_index) # 输出结果为 4
Output:
3. 处理更复杂的数据结构
当数组结构更复杂，或者数据维度更高时，numpy.argmax() 依然可以有效地工作。
示例代码 5: 三维数组中使用 argmax
import numpy as np
# 创建一个三维数组
array_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
# 在三维数组中找出全局最大值的索引
index_3d = np.argmax(array_3d)
print(index_3d) # 输出结果为 11
Output:
示例代码 6: 多维数组指定轴
import numpy as np
# 创建一个四维数组
array_4d = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]],
[[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])
# 在四维数组中指定轴找出最大值的索引
indices_4d = np.argmax(array_4d, axis=3)
print(indices_4d) # 输出结果为 [[[1 1] [1 1]] [[1 1] [1 1]]]
Output:
4. 结合条件和过滤
有时候我们需要结合条件过滤来使用 numpy.argmax()。例如，可能只想在某些条件满足的情况下找出最大值的索引。
示例代码 7: 结合条件过滤
import numpy as np
# 创建一个数组
array = np.array([[1, 20, 3], [4, 5, 6]])
# 只在元素大于10的情况下找出最大值的索引
filtered_array = np.where(array > 10, array, np.nan)
max_index_filtered = np.nanargmax(filtered_array)
print(max_index_filtered) # 输出结果为 1
Output:
5. 总结
在本文中，我们详细介绍了如何在两个维度上使用 numpy.argmax() 函数。通过多个示例，我们展示了这个函数在不同场景下的应用，包括基本使用、指定轴、处理复杂数据结构以及结合条件过滤。