python+numpy按行求一個(gè)二維數(shù)組的最大值方法
更新時(shí)間：2019年07月09日 10:39:10 作者：月下花弄影
今天小編就為大家分享一篇python+numpy按行求一個(gè)二維數(shù)組的最大值方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
問(wèn)題描述：
給定一個(gè)二維數(shù)組，求每一行的最大值
返回一個(gè)列向量
如：
給定數(shù)組【1,2，3；4,5，3】
返回[3；5]
import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求每行最大值得下標(biāo) index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中，axis=1表示按行計(jì)算 print(index_max.shape) max = x[range(x.shape[0]), index_max] print(max) # 注意到這里返回的是行向量 # 這可以是一種通用的方法， # 其中range（）可以是一個(gè)列向量，表示0到n # index_max也是一個(gè)列向量，表示具體的坐標(biāo) # 這樣，兩個(gè)坐標(biāo)組合起來(lái)就成為了二維索引 max_ = x[range(x.shape[0]), index_max].reshape(-1,1) print(max_) # 這樣變成了列向量
值得注意的是：
1）np.argmax得到的是列向量，而不是行向量，這在其他的函數(shù)中也有體現(xiàn)
2）求和以及其他運(yùn)算可以按照行或者列來(lái)，通過(guò)指定axis即可
3）通過(guò)reshape()來(lái)重新返回具體的維度，我們需要的維度。函數(shù)的參數(shù)可以有一個(gè)-1，但只能有一個(gè)，表示這個(gè)數(shù)是未知的
以上這篇python+numpy按行求一個(gè)二維數(shù)組的最大值方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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