获取多维NumPy数组中最大值的位置

81

如何获得多维NumPy数组中最大值的位置（索引）？

— 龟
source

如果有多个头寸值相等的头寸，您是否需要全部头寸，或者只需要第一个头寸（或最后一个或仅一个）？

— Trilarion

176

该argmax()方法应该有所帮助。

更新资料

（在阅读评论后）我相信该argmax()方法也适用于多维数组。链接的文档提供了以下示例：

>>> a = array([[10,50,30],[60,20,40]])
>>> maxindex = a.argmax()
>>> maxindex
3

更新2

（感谢KennyTM的评论）您可以使用unravel_index(a.argmax(), a.shape)将索引作为元组获取：

>>> from numpy import unravel_index
>>> unravel_index(a.argmax(), a.shape)
(1, 0)

— 玛诺·戈文丹（Manoj Govindan）
source

1

但是我有一个多维数组。

— kame 2010年

85

使用unravel_index(a.argmax(), a.shape)以获得指数为元组。

— kennytm 2010年

3是什么意思？好吧，我明白了。我一直在寻找（1,0）。

— kame 2010年

2

确实应该有一个内置函数来获取作为元组的值

— endolith 2013年

unravel_index文档：docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/...

— 波格丹瓦尔拉莫夫

6

（编辑）我指的是一个已经删除的旧答案。公认的答案是我的。我同意那argmax比我的答案更好。

这样做是否更具可读性/直观性？

numpy.nonzero(a.max() == a)
(array([1]), array([0]))

要么，

numpy.argwhere(a.max() == a)

— 水獭
source

4

不必要地缓慢，因为您可以计算最大值，然后将其与所有a进行比较。unravel_index（a.argmax（），a.shape）。

— 彼得

我之所以投票，是因为它不假设a中出现a.max（）的次数。而a.argmax（）将返回“首次”出现（在多维数组的情况下定义不明确，因为它取决于遍历路径的选择）。docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/… 我也认为np.where（）比np.nonzero（）更自然/可读性更好。

— FizxMike

2

您可以简单地编写一个函数（仅在2d中有效）：

def argmax_2d(matrix):
    maxN = np.argmax(matrix)
    (xD,yD) = matrix.shape
    if maxN >= xD:
        x = maxN//xD
        y = maxN % xD
    else:
        y = maxN
        x = 0
    return (x,y)

— 费德克斯
source

0

另一种方法是将numpy数组更改为list并使用max和index方法：

List = np.array([34, 7, 33, 10, 89, 22, -5])
_max = List.tolist().index(max(List))
_max
>>> 4