如何获得向量。使用 argmax 从 2D numpy 数组？

Question

我有以下 numpy.ndarray:

testArr:

array([[  2.55053788e-01,   6.25406146e-01,   1.19271643e-01,
          2.68359261e-04],
       [  2.59611636e-01,   0.19562805e-01,   1.20518960e-01,
          3.06535745e-01],
       [  8.52524495e-01,   5.24317825e-01,   1.22851081e-01,
          3.06610862e-04],
       [  2.55068243e-01,   6.24345124e-01,   1.20263465e-01,
          3.23178538e-04],
       [  2.46678621e-01,   6.29301071e-01,   1.23693809e-01,
          3.26490292e-04]], dtype=float32)

如果我这样做 testVec = np.argmax(testArr)，我会得到一个号码。如何根据二维数组每行中的最大值获得 0、1 或 2 的向量 testArr?

预期输出：

[1, 3, 0, 1, 1]

Answer 1

如果您看一下 documentation，您会看到有一个 axis 参数，它允许您选择要沿哪个轴执行操作。来自文档：

Returns the indices of the maximum values along an axis.

在这种情况下，您需要：

np.argmax(a, axis=1)
# array([1, 3, 0, 1, 1], dtype=int64)

Answer 2

默认情况下，np.argmax 为您提供展平数组中最大值的索引。要获取单个维度的最大值（例如，每行中的最大值），您必须指定关键字参数 axis。这必须是一个整数：0 表示列，1 表示行。（或者如果您的数组有 n 维，则为最大 n-1 的任何整数。）

import numpy as np
testArr = np.array([[  2.55053788e-01,   6.25406146e-01,   1.19271643e-01,
          2.68359261e-04],
       [  2.59611636e-01,   0.19562805e-01,   1.20518960e-01,
          3.06535745e-01],
       [  8.52524495e-01,   5.24317825e-01,   1.22851081e-01,
          3.06610862e-04],
       [  2.55068243e-01,   6.24345124e-01,   1.20263465e-01,
          3.23178538e-04],
       [  2.46678621e-01,   6.29301071e-01,   1.23693809e-01,
          3.26490292e-04]], dtype=np.float32)
np.argmax(testArr, axis=1)
>>> array([1, 3, 0, 1, 1])

如何获得向量。使用 argmax 从 2D numpy 数组？

How to get a vector. from 2D numpy array using argmax?

python

numpy

argmax