I mange tilfeller, der størrelsen på matrisen er for stor, tar det for mye tid å finne de maksimale elementene fra dem. For dette formålet gir numpy-modulen til Python en funksjon kalt numpy.argmax() . Denne funksjonen returnerer indekser for de maksimale verdiene som returneres sammen med den angitte aksen.
Syntaks:
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
Parametere
x: array_like
Denne parameteren definerer kildematrisen hvis maksimalverdi vi ønsker å vite.
execvp
akse: int(valgfritt)
Denne parameteren definerer aksen som indeksen er til stede langs, og som standard er den i den flate matrisen.
ut: array (valgfritt)
Denne parameteren definerer ndarrayen som resultatet skal settes inn i. Dette vil være av samme type og form, som er passende for å lagre resultatet
Returnerer
Denne parameteren definerer en ndarray, som inneholder indeksene til matrisen. Formen er den samme som x.form med dimensjonen langs aksen fjernet.
len av streng i java
Eksempel 1:
Import numpy as np x = np.arange(20).reshape(4,5) + 7 x y=np.argmax(a) y
Produksjon:
array([[ 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20, 21], [22, 23, 24, 25, 26]]) 19
I koden ovenfor
- Vi har importert numpy med alias navn np.
- Vi har laget en matrise 'x' ved hjelp av np.arange() funksjon med form av fire rader og fem kolonner.
- Vi har også lagt til 7 i hvert element i matrisen.
- Vi har deklarert variabelen 'og' og tildelt den returnerte verdien av np.argmax() funksjon.
- Vi har passert arrayet 'x' i funksjonen.
- Til slutt prøvde vi å skrive ut verdien av 'og' .
I utgangen viser den indeksene til det maksimale elementet i matrisen.
Eksempel 2:
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
Produksjon:
if else statement java
array([3, 3, 3, 3, 3], dtype=int64) array([4, 4, 4, 4], dtype=int64)
Eksempel 3:
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]
Produksjon:
(3, 4) 26
Eksempel 4:
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
Produksjon:
array([[0], [2], [2]]) array([5, 9, 6])
I koden ovenfor
- Vi har importert numpy med alias navn np.
- Vi har laget en flerdimensjonal matrise 'en ' ved hjelp av np.array() funksjon.
- Vi har deklarert variabelen 'indeks_arr' og tildelt den returnerte verdien av np.argmax() funksjon.
- Vi har passert arrayet 'en' og aksen i funksjonen.
- Vi prøvde å skrive ut verdien av 'indeks_arr' .
- Til slutt prøvde vi å hente den maksimale verdien av matrisen ved hjelp av to forskjellige måter, som er ganske like np.argmax() .
I utgangen viser den indekser for de maksimale elementene i matrisen og verdiene som er tilstede på disse indeksene.