带有多个括号的数组中的numpy argmax答案

【问题标题】：numpy argmax in array with multiple brackets带有多个括号的数组中的numpy argmax
【发布时间】：2020-01-21 04:28:42
【问题描述】：

我在将 argmax 应用于具有多个括号的数组时遇到问题。在现实生活中，由于 pytorch 张量，我得到了这个。这里我可以举个例子：

a = np.array([[1.0, 1.1],[2.1,2.0]])
np.argmax(a,axis=1)

array([1, 0])

没错。但是：

a = np.array([[[1.0, 1.1]],[[2.1,2.0]]])
np.argmax(a,axis=1)

array([[0, 0],
       [0, 0]])

它没有给我我所期望的。考虑到实际上我有这个级别的内括号：

a = np.array([[[[1.0, 1.1]]],[[[2.1,2.0]]]])

【问题讨论】：

第一个 a 是 (2,2) 形状。第二个是（2,1,2）。第三个是（2,1,1,2）。 np.argmax(a, axis=-1)) 将获得相同的值，但形状分别为 (2,)、(2,1) 和 (2,1,1)。

【解决方案1】：

使用.squeeze() 和一个负数索引。

a = np.array([[[[1.0, 1.1]]], [[[2.1, 2.0]]]])
np.argmax(a, axis = -1).squeeze()

array([1, 0], dtype=int32)

【讨论】：

【解决方案2】：

一种可能的解决方案是增加轴值：

a = np.array([[[[1.0, 1.1]]],[[[2.1,2.0]]]])
np.argmax(a,axis=3)

array([[[1]],
       [[0]]])

但我还有内括号。

【讨论】：