Daudzos gadījumos, kad masīva izmērs ir pārāk liels, ir nepieciešams pārāk daudz laika, lai no tiem atrastu maksimālos elementus. Šim nolūkam Python numpy modulis nodrošina funkciju, ko sauc numpy.argmax() . Šī funkcija atgriež maksimālo vērtību indeksus, kas tiek atgriezti kopā ar norādīto asi.

Sintakse:

 numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 

Parametri

x: masīva_līdzīgs

Šis parametrs nosaka avota masīvu, kura maksimālo vērtību mēs vēlamies uzzināt.

mylivecricket alternatīva

ass: iekšējais (pēc izvēles)

Šis parametrs nosaka asi, pa kuru atrodas indekss, un pēc noklusējuma tas atrodas saplacinātajā masīvā.

out: masīvs (pēc izvēles)

Šis parametrs nosaka ndarray, kurā tiks ievietots rezultāts. Tas būs tāda paša veida un formas, kas ir piemērots rezultāta glabāšanai

kā pārbaudīt ekrāna izmēru

Atgriežas

Šis parametrs definē ndarray, kas satur masīva indeksus. Forma ir tāda pati kā x.forma ar noņemtu izmēru gar asi.

1. piemērs:

 Import numpy as np x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7 x y=np.argmax(a) y 

Izvade:

 array([[ 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20, 21], [22, 23, 24, 25, 26]]) 19 

Iepriekš minētajā kodā

• Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
• Mēs esam izveidojuši masīvu 'x' izmantojot np.arange() funkcija ar četru rindu un piecu kolonnu formu.
• Mēs esam pievienojuši arī 7 katrā masīva elementā.
• Mēs esam deklarējuši mainīgo 'un' un piešķirta atgrieztā vērtība np.argmax() funkciju.
• Mēs esam izturējuši masīvu 'x' funkcijā.
• Visbeidzot, mēs mēģinājām izdrukāt vērtību 'un' .

Izvadā tas parāda masīva maksimālā elementa indeksus.

2. piemērs:

 Import numpy as np x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7 y=np.argmax(x, axis=0) z=np.argmax(x, axis=1) y z 

Izvade:

 array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64) array([4, 4, 4, 4], dtype=int64) 

3. piemērs:

 Import numpy as np x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7 indices = np.unravel_index(np.argmax(x, axis=None), x.shape) indices x[indices] 

Izvade:

rohit shetty aktieris

 (3, 4) 26 

4. piemērs:

 import numpy as np a = np.array([[5,2,1], [3,7,9],[0, 4, 6]]) index_arr = np.argmax(a, axis=-1) index_arr # Same as np.max(a, axis=-1, keepdims=True) result = np.take_along_axis(a, np.expand_dims(index_arr, axis=-1), axis=-1) result1 # Same as np.max(a, axis=-1) result = np.take_along_axis(a, np.expand_dims(index_arr, axis=-1), axis=-1).squeeze(axis=-1) result2 

Izvade:

 array([[0], [2], [2]]) array([5, 9, 6]) 

Iepriekš minētajā kodā

• Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
• Mēs esam izveidojuši daudzdimensiju masīvu 'a ' izmantojot np.array() funkciju.
• Mēs esam deklarējuši mainīgo 'index_arr' un piešķirta atgrieztā vērtība np.argmax() funkciju.
• Mēs esam izturējuši masīvu 'a' un ass funkcijā.
• Mēs mēģinājām izdrukāt vērtību 'index_arr' .
• Galu galā mēs mēģinājām iegūt maksimālo masīva vērtību, izmantojot divus dažādus veidus, kas ir diezgan līdzīgi np.argmax() .

Izvadā tas parāda masīva maksimālo elementu indeksus un vērtības, kas atrodas šajos indeksos.