numpy.argmin()||argmax()结构及用法||详解axis

2024-03-30 10:38

本文主要是介绍numpy.argmin()||argmax()结构及用法||详解axis,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  1. a : array_like 输入数组

  2. axis : int, optional 默认输入数组展平,否则,按照指定的axis方向

    按照指定轴,可以理解为将数据投影到这个轴上。

  3. out : array, optional如果设置了某个数组b,则结果会输出到b中

返回:index_array : ndarray of ints下标组成的数组,shape与输入数组a去掉axis的维度相同。

返回axis轴向上最小值的索引构成的矩阵。

  • 示例

  1. 展平、axis=0、axis=1三种情况

在这里插入图片描述

为了更好显示所谓沿着指定的axis。

在这里插入图片描述

我们小时候上学,老师教矩阵(n*m)的时候为了便于理解,跟我们说横向是n,纵向是m。所以我们对于矩阵的理解限于二维结构的立体直观感受,对于三维四维就比较难理解。同样的原因,对于axis容易理解0是横、1是纵。

易学者,泛化不足也。

如果用横纵角度来看待这个函数,就必究容易迷糊,但是换成数学解构就比较容易了。

此处axis不仅可以有0,1,还可以有2、3、4、…等。就拿上面这个来理解:

  • axis = 0

对于np.argmin(a, axis= 0)返回的结果是沿着 a x i s = 0 axis=0 axis=0取最小,是由 a x i s = 1 axis=1 axis=1 a x i s = 2 axis=2 axis=2对比得到。

因为 a . s h a p e = ( 2 , 3 , 2 ) a.shape = (2,3,2) a.shape=(2,3,2),所以此处是 a x i s = 0 axis=0 axis=0上2个数比较得到一个 s h a p e = ( 3 , 2 ) shape= (3,2) shape=(3,2)的矩阵。

在这里插入图片描述

  • axis = 1

对于np.argmin(a, axis= 1)返回的结果是沿着 a x i s = 1 axis=1 axis=1,三个数对比之后的结果,得到 a x i s = 0 axis=0 axis=0 a x i s = 2 axis=2 axis=2结合出的矩阵,也就是 s h a p e = ( 2 , 2 ) shape=(2, 2) shape=(2,2)

在这里插入图片描述

  • axis = 2

同理,得到 a x i s = 0 axis=0 axis=0 a x i s = 1 axis=1 axis=1组合的 s h a p e = ( 2 , 3 ) shape=(2, 3) shape=(2,3)的矩阵。

在这里插入图片描述

  1. 多个最小值,只选取第一个

在这里插入图片描述

用法一样。

  • Reference

  1. numpy.argmin使用
  2. ML_BOY

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