NumPy：如何检索多维数组中最大值的索引答案

【问题标题】：NumPy: How to retrieve the indices of the maximum values in a multidimensional arrayNumPy：如何检索多维数组中最大值的索引
【发布时间】：2020-04-07 06:16:14
【问题描述】：

使用以下数组：

In [103]: da                                                                                         
Out[103]: 
array([[[ 6, 22,  3],
        [ 4,  9, 20],
        [21, 16,  0]],

       [[ 2, 25, 11],
        [ 5, 17, 18],
        [23, 13,  7]],

       [[10, 14, 26],
        [ 8,  1, 19],
        [15, 12, 24]]])

In [104]: da.shape                                                                                   
Out[104]: (3, 3, 3)

具有最大值的元素的索引可以通过以下方式确定：

In [114]: np.unravel_index(np.argmax(da), da.shape)                                                  
Out[114]: (2, 0, 2)

并检查：

In [115]: da[2, 0, 2]                                                                                
Out[115]: 26

但是否可以在不循环/迭代的情况下确定包含每组整数 da[:, i1, i2] 的最大值的 9 个索引，其中 i1 和 i2 是 0、1 或 2？

例如，da[:, 0, 0] 组为 6、2 和 10。最大值为 10，其索引为 da[2, 0, 0]。

【问题讨论】：

您是否正在寻找 axis 到 argmax 的参数？
@MadPhysicist，我试过了，但np.unravel_index(np.argmax(da, axis=x), da.shape) 返回的索引大多为零。
我已经发布了一个答案，展示了如何正确地做到这一点。如果你精心制作，你应该几乎永远不需要解开索引。

标签： python numpy indexing

【解决方案1】：

axis 参数允许您指定单个操作轴：

i0 = np.argmax(da, axis=0)

这意味着i0 是一个(3, 3) 数组，其中包含每个对应i1、i2 的最大值的索引。在您的示例中，任何i1、i2 的最大值为

da[i0[i1, i2], i1, i2]

【讨论】：

@user2309803。没问题，很高兴它对你有用。