python + numpy按行求一个二维数组的最大值方法 - 行业资讯

<强>问题描述:

给定一个二维数组,求每一行的最大值

返回一个列向量

　　如:

给定数组【1,2,3,4,5,3】

返回(3、5)

　　　　　　进口numpy np 　　　　x=np.array ([[1, 2, 3], [4、5、3]]) 　　#先求每行最大值得下标　　index_max=np。argmax (x轴=1)#其中,轴=1表示按行计算　　打印(index_max.shape) 　　　　max=x(范围(x.shape [0]), index_max] 　　打印(max) 　　#注意到这里返回的是行向量　　#这可以是一种通用的方法, 　　#其范围中()可以是一个列向量,表示0到n 　　# index_max也是一个列向量,表示具体的坐标　　#这样,两个坐标组合起来就成为了二维索引　　　　max_=x(范围(x.shape [0]), index_max] .reshape (1, 1) 　　打印(max_) 　　#这样变成了列向量　　之前　　　　

1) np.argmax得到的是列向量,而不是行向量,这在其他的函数中也有体现

2)求和以及其他运算可以按照行或者列来,通过指定轴即可

3)通过重塑()来重新返回具体的维度,我们需要的维度。函数的参数可以有一个1,但只能有一个,表示这个数是未知的

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