详解numpy的argmax
从最简单的例子出发
假定现在有一个数组a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]现在要算数组a中最大数的索引是多少.这个问题对于刚学编程的同学就能解决.最直接的思路,先假定第0个数最大,然后拿这个和后面的数比,找到大的就更新索引.代码如下
a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]
maxindex = 0
i = 0
for tmp in a:
if tmp > a[maxindex]:
maxindex = i
i += 1
print(maxindex)
这个问题虽然简单.但是可以帮助我们理解argmax.
解释
还是从一维数组出发.看下面的例子.
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
print(np.argmax(a))
argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况.
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=0))
为了描述方便,a就表示这个二维数组.np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j],a[1][j],a[2]j中最大值的索引.从a[0][j]开始,最大值索引最初为(0,0,0,0),拿a[0][j]和a[1][j]作比较,9大于1,6大于5,8大于2,所以最大值索引由(0,0,0,0)更新为(1,1,0,1),再和a[2][j]作比较,7大于6,9大于5所以更新为(1,2,2,1).再分析下面的输出.
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i]3中最大值的索引.从a[i][0]开始,a[i][0]对应的索引为(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上节简单例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比较,5大于1,7大于3所以最大值索引由(0,0,0)更新为(1,0,1),再和a[i][2]作比较,9大于7,更新为(1,0,2),再和a[i][3]作比较,不用更新,最终值为(1,0,2)
再看三维的情况.
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))
np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[0][j][k]开始,a[0][j][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]对应项作比较6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)). 再看axis=1的情况.
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含义是a[i][0][k],a[i][1][k] (i=0,1,k=0,1,2,3)中最大值的索引.从a[i][0][k]开始,a[i][0][k]对应的索引为((0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[i][0][k]和a[i][1][k]对应项作比较,9大于1,8大于2,9大于-1,6大于5,2大于-5,8大于2,所以更新这几个位置的索引,将((0,0,0,0),(0,0,0,0))更新为((1,0,0,1),(1,1,1,1)),现在最大值对应的数组为((9,5,5,8),(9,6,2,8)).再拿((9,5,5,8),(9,6,2,8))和a[i][2][k]对应项从比较,7大于5,7大于6,9大于2.更新这几个位置的索引.将((1,0,0,1),(1,1,1,1))更新为((1,2,0,1),(1,2,2,1)).axis=2的情况也是类似的.
参考资料
详解numpy的argmax的更多相关文章
- 【python】详解numpy库与pandas库axis=0,axis= 1轴的用法
对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: nu ...
- numpy的文件存储.npy .npz 文件详解
Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目 ...
- 代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”
来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflo ...
- 深度学习基础(CNN详解以及训练过程1)
深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Rest ...
- DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解
本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参 ...
- 【转载】 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)
原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html ------------------------------ ...
- 超详细的Tensorflow模型的保存和加载(理论与实战详解)
1.Tensorflow的模型到底是什么样的? Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等.所以,Tensorflow模型有两个主要的文件: a) Meta graph: ...
- 【机器学习】【条件随机场CRF-2】CRF的预测算法之维特比算法(viterbi alg) 详解 + 示例讲解 + Python实现
1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(V ...
随机推荐
- 重写equals方法,也应该重写hashcode方法,反之亦然
yls 2019年11月07日 一方面 hashcode原则:两个对象equals相等,hashcode值一定相等 默认的hashcode是Object类通过对象的内存地址得到的 若重写equals而 ...
- MyBatis批量更新动态sql
<update id="updateDataKetState"> update ${tablespace}.IDEA_DATAKEY_STATE <trim pr ...
- git、git-lab学习记录
git: 定义:分布式版本控制工具,类似SVN,区别在于SVN如果网络断了,无法进行版本控制,而git是本地进行版本控制,不多bb了,来个图吧 git常用命令: git add 文件 ...
- arm下dlsym返回的符号地址居然不是偶对齐的。
我们都知道在写汇编函数过程都会偶对齐,而gcc编译器都会将函数编译为cpu字长对齐的地址.arm指令集是固定32位指令长度,thumb指令集是固定16位指令长度, 但是运行在arm下的程序,dlsym ...
- python容器类型列表的操作
列表:使用中括号进行表示元素的集合,元素与元素之间使用逗号隔开:列表中的元素可以存放不同的数据类型,但是通常存放相同的数据类型: 1.列表的声明: # 声明一个列表:变量名 = [元素1,元素2] l ...
- Install Elastic stack
1. 安装环境 系统版本:centos 6.9 java版本:1.8.0_181 程序版本:6.6 (整个stack需保持相同的版本) 2. 安装顺序 1 Elasticsearch 2 Kibana ...
- Nginx 代理本地文件夹(Windows环境)
安装环境: win10 nginx-1.17.2 步骤: 一.打开nginx.conf 路径:\nginx-1.17.2\conf\nginx.conf 二.编辑 配置跨域以及代理文件夹路径 三.启动 ...
- 18个awk的经典实战案例
介绍 这些案例是我收集起来的,大多都是我自己遇到过的,有些比较经典,有些比较具有代表性. 这些awk案例我也录了相关视频的讲解awk 18个经典实战案例精讲,欢迎大家去瞅瞅. 插入几个新字段 在&qu ...
- Django--导出项目依赖库requirements.txt
虚拟环境下: 1.导出项目依赖库: pip freeze > requirements.txt 2.使用 pip 一次性安装项目的所有依赖项,方法是在命令行中输入: pip install - ...
- 使用Redis实现延时任务(一)
使用Redis实现延时任务(一) 前提 最近在生产环境刚好遇到了延时任务的场景,调研了一下目前主流的方案,分析了一下优劣并且敲定了最终的方案.这篇文章记录了调研的过程,以及初步方案的实现. 候选方案对 ...