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numpy.argmax（a，axis = None，out = None ）[源代码] ¶

返回沿轴的最大值的索引。

参量

一个array_like

输入数组。

轴int，可选

默认情况下，索引位于平面数组中，否则沿指定的轴。

输出数组，可选

如果提供，结果将被插入此数组。它应该具有适当的形状和dtype。

退货

index_array 整数ndarray

索引数组到数组中。它的形状与a.shape相同 ，但沿轴的尺寸已删除。

也可以看看

ndarray.argmax， argmin

amax

沿给定轴的最大值。

unravel_index

将平面索引转换为索引元组。

take_along_axis

应用从argmax到一个数组，仿佛调用最大。np.expand_dims(index_array, axis)

笔记

在多次出现最大值的情况下，返回对应于第一次出现的索引。

例子

>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> a
array([[10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])

N维数组的最大元素的索引：

>>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)
>>> ind
(1, 2)
>>> a[ind]
15

>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b)  # Only the first occurrence is returned.
1

>>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])
>>> index_array = np.argmax(x, axis=-1)
>>> # Same as np.max(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1)
array([[4],
       [3]])
>>> # Same as np.max(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1).squeeze(axis=-1)
array([4, 3])