np.argmax()函数

函数：numpy.argmax(array, axis)
array：代表输入数组；axis：代表对array取行（axis=0）或列（axis=1）的最大值。

x = np.arange(12)                    # [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
index = np.argmax(x)
print("1 dimension test:",index)     # 11

运算后，降一维，成为一个数值，11的索引值维11，所以运算结果为：11

0代表对行进行最大值选取，此时对每一列进行操作
x = np.arange(12).reshape(3,4)
print(x)
index = np.argmax(x,axis = 0)
print("2 dimension test, axis = 0:",index)

输出结果：
x：[[ 0  1  2  3]
    [ 4  5  6  7]
    [ 8  9 10 11]]
2 dimension test, axis = 0:[2 2 2 2]

1代表对列进行最大值选取，此时对每一行进行操作
x = np.arange(12).reshape(3,4)
index = np.argmax(x,axis = 1)
print("2 dimension test, axis = 1:",index)

输出结果：
2 dimension test, axis = 1:[3 3 3]

（1）遵循运算之后降一维的原则，因此返回的会是一个一维的array。

（2）函数返回的是最大值的索引，而不是最大值本身。

（3）另一种理解思路：0：外层；1：内层。axis的取值为0和1，剥掉对应的中括号，将里面的内容直接按逗号分隔。

例：x=[[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]]是一个（3,4）的矩阵，当axis=0时，剥掉3，返回一个（1,3）的矩阵；在axis=1时，剥掉4，返回一个（1,3）的矩阵。

析：当axis=0时，剥掉外层—->[0 1 2 3]
[4 5 6 7 ]
[8 9 10 11]

[argmax(0,4,8), argmax(1,5,9), argmax(2,6,10),argmax(3,7,11)]
输出：[2,2,2,2]

当axis=1时，剥掉内层—->[0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11]

[argmax(0,1,2,3), argmax(4,5,6,7), argmax(8,9,10,11)],
输出：[3,3,3]

一个m×n×p维的矩阵：
axis为0，舍去m，返回一个 n×p 维的矩阵
axis为1，舍去n，返回一个 m×p 维的矩阵
axis为2，舍去p，返回一个 m×n 维的矩阵

三维向量测试
0代表进入第一个[]内进行对比
x = np.arange(24).reshape(2,3,4)
x[1,0,3] = 1
x =
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 0)
print("3 dimension test, axis = 0:",index)
当axis=0时，进入第一个[]内进行对比，此时x剩下两部分。
 [[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]
两部分格式相同，将剩下的两部分每一个单位进行对比，对比结果为
 [[1  1  1  0]
  [1  1  1  1]
  [1  1  1  1]]
除去我设置的特殊位置外，其他位置均为第二部分大。

三维向量测试
1代表进入第二个[]内进行对比
x =
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 1)
print("3 dimension test, axis = 1:",index)
当axis=1时，进入第二个[]内进行对比。
[ [ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]

  [12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23] ]
对于第二个[]内的内容而言，均剩下三部分，我特意将两个第二个[]内的内容分开更容易辨认
第一个是
  [ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]
第二个是
  [12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]
都是第三行的值最大，所以输出结果为
 [[ 2  2  2  2]
  [ 2  2  2  2]]

三维向量测试
2代表进入第三个[]内进行对比
x = np.arange(24).reshape(2,3,4)
x[1,0,3] = 1
x =
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14  1]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
index = np.argmax(x,axis = 2)
print("3 dimension test, axis = 2:",index)
当axis=2时，进入第三个[]内进行对比。
[[  0  1  2  3
    4  5  6  7
    8  9 10 11 ]
 [ 12 13 14  1
   16 17 18 19
   20 21 22 23 ]]
对于第三个[]内的内容而言，均剩下四部分，我特意将六个第三个[]内的内容分开更容易辨认
第一个是
0  1  2  3
第二个是
4  5  6  7
……
最后对比结果为
 [[ 3  3  3 ]
  [ 2  3  3 ]]

Original: https://blog.csdn.net/m0_64931900/article/details/126261995
Author: m0_64931900
Title: np.argmax()函数