如何使用 argmax 沿轴获取 numpy 二维数组每一列中的最大值？

Question

例如我有以下二维数组：

array([[ 5.59635947,  1.42474555,  1.56519762],
       [ 6.16476541,  6.12324772,  5.32735447],
       [ 8.60258444,  7.16592582,  1.49555662],
       [ 0.63983973,  5.50249666,  3.52246942],
       [ 5.34002941,  4.87065573,  9.80725886]])

我使用 argmax along axis= 0 来获取每列中最大元素的位置：

i = np.argmax(c,axis=0)
array([2, 2, 4])

嗯，我已经计算了指数。如何获得每列的最大元素？

当我编写如下代码时：

dd_m= np.zeros(i.shape)
for k in np.arange(i.size):
    dd_m[k] = c[i[k],k]

我得到正确答案，即：

 array([ 8.60258444,  7.16592582,  9.80725886])

是否有更高效或 pythonic 的方式来做到这一点？

Answer 1

尝试：

c.max(axis=0)

或：

np.max(c, axis=0)

或者如果您已经计算了指数：

c[i, np.arange(c.shape[1])]

其中 c 是您的矩阵，i 是找到的最大值索引。