沿轴的 Numpy 最大值答案

【问题标题】：Numpy max along axis沿轴的 Numpy 最大值
【发布时间】：2017-01-28 18:43:22
【问题描述】：

我在这里遗漏了什么吗？我希望以下 sn-p 中的 np.max 会返回 [0, 4]...

>>> a
   array([[1, 2],
          [0, 4]])

>>> np.max(a, axis=0)
   array([1, 4])

感谢您的任何指点。

【问题讨论】：

标签： numpy

【解决方案1】：

看起来你想要包含最大值的行，对吧？

max(axis=0) 分别返回 [1,0] 和 [2,4] 的最大值。

argmax 没有轴参数在整个数组中找到最大值 - 以扁平形式。要将索引转换为行号，我们必须使用unravel_index：

In [464]: a.argmax()
Out[464]: 3
In [465]: np.unravel_index(3,(2,2))
Out[465]: (1, 1)
In [466]: a[1,:]
Out[466]: array([0, 4])

或者在一个表达式中：

In [467]: a[np.unravel_index(a.argmax(), a.shape)[0], :]
Out[467]: array([0, 4])

从答案的长度可以看出，这不是沿/超过轴的最大值的通常定义。

Sum along axis in numpy array 可能会更深入地了解“沿轴”的含义。相同的定义适用于 sum、mean 和 max 操作。

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要选择norm 最大的行，首先计算范数。 norm 以同样的方式使用axis 参数。

In [537]: np.linalg.norm(a,axis=1)
Out[537]: array([ 2.23606798,  4.        ])
In [538]: np.argmax(_)
Out[538]: 1
In [539]: a[_,:]
Out[539]: array([0, 4])

【讨论】：

啊...我在想 max( ) 返回最大的行/列（以元素的平方和来衡量）。谢谢。
我添加了一个使用norm 对行进行排名的示例。