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Python中np.argmax()函数用法示例

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前言

np.argmax是用于取得数组中每一行或者每一列的的最大值。常用于机器学习中获取分类结果、计算精确度等。

函数:numpy.argmax(array, axis)

array:代表输入数组;axis:代表对array取行(axis=0)或列(axis=1)的最大值。

一、一维数组的用法

x = np.arange(12)                    # [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
index = np.argmax(x)                 
print("1 dimension test:",index)     # 11

运算后,降一维,成为一个数值,11的索引值维11,所以运算结果为:11

二、二维数组的用法

# 0代表对行进行最大值选取,此时对每一列进行操作
x = np.arange(12).reshape(3,4)
print(x)
index = np.argmax(x,axis = 0)
print("2 dimension test, axis = 0:",index)
 
# 输出结果:
# x:[[ 0  1  2  3]
#     [ 4  5  6  7]
#     [ 8  9 10 11]]
# 2 dimension test, axis = 0:[2 2 2 2]
 
# 1代表对列进行最大值选取,此时对每一行进行操作
x = np.arange(12).reshape(3,4)
index = np.argmax(x,axis = 1)
print("2 dimension test, axis = 1:",index)
 
# 输出结果:
# 2 dimension test, axis = 1:[3 3 3]

(1)遵循运算之后降一维的原则,因此返回的会是一个一维的array。

(2)函数返回的是最大值的索引,而不是最大值本身。

(3)另一种理解思路:0:外层;1:内层。axis的取值为0和1,剥掉对应的中括号,将里面的内容直接按逗号分隔。

:x=[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]]是一个(3,4)的矩阵,当axis=0时,剥掉3,返回一个(1,3)的矩阵;在axis=1时,剥掉4,返回一个(1,3)的矩阵。

:当axis=0时,剥掉外层---->[0 1  2   3]
                                                  [4 5  6  7 ]
                                                  [8 9 10 11]

[argmax(0,4,8), argmax(1,5,9), argmax(2,6,10),argmax(3,7,11)]
# 输出:[2,2,2,2]

        当axis=1时,剥掉内层---->[0 1  2   3
                                                   4 5  6   7 
                                                   8 9 10 11] 

[argmax(0,1,2,3), argmax(4,5,6,7), argmax(8,9,10,11)],
# 输出:[3,3,3]

三、三维数组的用法

一个m×n×p维的矩阵:

# 三维向量测试
# 0代表进入第一个[]内进行对比
x = np.arange(24).reshape(2,3,4)
x[1,0,3] = 1
# x =
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]
 
#  [[12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 0)
print("3 dimension test, axis = 0:",index)
# 当axis=0时,进入第一个[]内进行对比,此时x剩下两部分。
#  [[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]
 
#  [[12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]
# 两部分格式相同,将剩下的两部分每一个单位进行对比,对比结果为
#  [[1  1  1  0]
#   [1  1  1  1]
#   [1  1  1  1]]
# 除去我设置的特殊位置外,其他位置均为第二部分大。
 
# 三维向量测试
# 1代表进入第二个[]内进行对比
# x =
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]
 
#  [[12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 1)
print("3 dimension test, axis = 1:",index)
# 当axis=1时,进入第二个[]内进行对比。
# [ [ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]
 
#   [12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23] ]
# 对于第二个[]内的内容而言,均剩下三部分,我特意将两个第二个[]内的内容分开更容易辨认
# 第一个是
#   [ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]
# 第二个是
#   [12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]
# 都是第三行的值最大,所以输出结果为
#  [[ 2  2  2  2]
#   [ 2  2  2  2]]
 
# 三维向量测试
# 2代表进入第三个[]内进行对比
x = np.arange(24).reshape(2,3,4)
x[1,0,3] = 1
# x =
# [[[ 0  1  2  3]
#   [ 4  5  6  7]
#   [ 8  9 10 11]]
 
#  [[12 13 14  1]
#   [16 17 18 19]
#   [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 2)
print("3 dimension test, axis = 2:",index)
# 当axis=2时,进入第三个[]内进行对比。
# [[  0  1  2  3
#     4  5  6  7
#     8  9 10 11 ]
#  [ 12 13 14  1
#    16 17 18 19
#    20 21 22 23 ]]
# 对于第三个[]内的内容而言,均剩下四部分,我特意将六个第三个[]内的内容分开更容易辨认
# 第一个是
# 0  1  2  3
# 第二个是
# 4  5  6  7
# ……
# 最后对比结果为
#  [[ 3  3  3 ]
#   [ 2  3  3 ]]
参考:

numpy模块中axis的理解——以np.argmax为例

【Python数据清洗】np.argmax()函数用法解析

总结 

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