“如果”语句不适用于 np.abs(np.max(f_5.all()))答案

【问题标题】："if" statement is not working for np.abs(np.max(f_5.all()))“如果”语句不适用于 np.abs(np.max(f_5.all()))
【发布时间】：2020-08-24 15:15:28
【问题描述】：

for ii in range (0,70):
    for jj in range (0,70):
        f_max = 0
        for k in range (0,50):
            if np.abs(np.max(f_5.all())) > f_max:
                f_max = f_5 #(+/-)
                idx=k

这里f_5 形状是(70,70,50)，它的最大值在 360 左右，最小值在 230 左右。我想将最大值和点索引保存在 k 中。但是f_max 没有更新。

【问题讨论】：

阅读“ndarray.all”的文档（包括示例）。你认为“所有”应该怎么做？
如果我使用任何提供此 ValueError: 具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用 a.any() 或 a.all()
您可以使用np.abs(f_5.max()) 找到最大值，然后将其与f_max 进行比较。如果合适，您可以使用idx = f_5.argmax()。
你不使用ii和jj，每次都对数组应用all。密切关注循环中发生的事情。练习更简单的一维列表。
请更新您的代码的更完整的可重现版本，并对您想要实现的目标进行更多解释，以便我们提供更好的帮助。谢谢。

标签： python numpy data-manipulation

【解决方案1】：

如果我理解正确，您正在寻找这个而不需要循环：

idx_max = np.unravel_index(f_5.argmax(), f_5.shape)
idx = idx_max[2]
f_max = f_5[idx_max]

或等效的一种效率较低的方法（因为它搜索 max 并且还分别搜索 index ）：

f_max = np.amax(f_5)
idx = np.argwhere(f_5==f_max)[0,2]

【讨论】：

不要调用 max 和 argmax 两次。 Argmax 和索引
@MadPhysicist argmax() 返回扁平索引，而 OP 似乎关心沿轴的索引。虽然您可以使用 argmax 和索引，但这对 (70,70,50) 数组应该没有什么影响。谢谢你的观点。我正在相应地进行编辑。
@MadPhysicist 是的。但 OP 不希望 沿轴的最大值。它是沿最大轴的索引（在所有数组轴上）。它不同于沿同一轴的最大值。话虽如此，我更改了解决方案以反映您的观点。谢谢。
感谢您的澄清。显然我不知道如何阅读:)
argwhere 解决方案（也是简单的 where）确实效率低下。它经过整个布尔掩码，在找到最大值所需的通过之后数组的大小。呈现它没有坏处，但它不是一个干净的方法。

【解决方案2】：

这将为您提供最大值的坐标：

f_5_max = np.amax(f_5)
max_coord = np.hstack(np.where(f_5 == f_5_max))

【讨论】：

改用 argmax