当python中的一行中有多个最大值时，在2维向量的每一行中查找最大值

Question

我正在寻找一种方法来查找 2-dim 向量的每一行中的最大值并将其索引保存在另一个向量中。我知道我可以用这段代码做到这一点：

    max_index = np.argmax(vec, axis=1)

现在我的问题是当一行有多个最大值时，它需要它的第一个索引。假设我们有这个矩阵：

vec = [[1, 0 ,1],
       [1, 2 ,3],
        [0, 5 ,5]]

所以我想在一行中有多个最大值时将最大值的索引替换为 -1。 最后 max_index 应该是这样的。

max_index = [-1, 2, -1]

提前致谢

Answer 1

技巧：从左右取argmax，检查它们是否重合：

L = np.argmax(vec,1)
R = np.argmax(vec[:,::-1],1)
np.where(L+R==len(vec[0])-1,L,-1)

# array([-1,  2, -1])

Answer 2

如果您最初的问题是找到多个最大值的最后一个索引，那么您可以遵循这些方法

方法#1

np.argmax((vec.max(axis=1)[...,None] == vec).cumsum(axis=1), axis=1)

当一行中有重复的最大值时，将 -1 作为最后一个索引，将无法为类似 [[1,1,0]] 的行提供正确的索引。

vec.max(axis=1)给出每行的最大值。

vec.max(axis=1)[...,None]将其转换为二维数组。

(vec.max(axis=1)[...,None] == vec) 将每行中的每个元素与每行中的最大值进行比较。

(vec.max(axis=1)[...,None] == vec).cumsum(axis=1) 产生累积总和，其 argmax 给出最后一个最大值的索引。

案例1：vec = [[1, 0 ,1], [1, 2 ,3], [0, 5 ,5]]，结果将是： [2,2,2]

案例2：vec = [[1, 1 ,0], [1, 2 ,3], [0, 5 ,5]]，结果为：[1,2,2]

方法#2

R = np.argmax(vec[:,::-1],1) # Get the index of max from right side
result = vec.shape[1]-1-R 

在这里，我将列颠倒，然后取 argmax。之后我正在调整以获得正确的索引

Answer 3

也许这可以解决您的问题：

# Creating a copy of vec
vec_without_max = np.copy(vec);

# Remove the max values found before from the new copy
for i in range(np.shape(vec)[0]):
    vec_without_max[i][max_index[i]] = np.iinfo(vec_without_max[i][max_index[i]].dtype).min

# Find the max values on the copy array without the max values of vec
max_index_again = np.argmax(vec_without_max, axis=1)

# Compare the two arrays, if we have the same max value we set the max_index equals to -1
for i in range(np.shape(vec)[0]):
    if vec[i][max_index[i]] == vec[i][max_index_again[i]]:
        max_index[i] = -1

这个脚本返回

max_index = [-1, 2, -1]

对于您发布的示例，但它应该适用于任何维度的数组。