numpy.argmax# numpy. argmax (a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>) [source] # Returns the indices of the maximum values along an axis. Parameters: a array_like. Input array. axis int, optional. By default, the index is into the flattened array, otherwise along the specified axis. out array, optional. If provided, the result will be ...

2020年2月27日 · numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。 当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。 在运算时，相当于剥掉一层中括号，返回一个数组，分为一维和多维。

numpy.argmax (a, axis=None, out=None) 此函数包括三个参数。 函数功能，返回最大值的索引；若axis=1，表明按行比较，输出每行中最大值的索引，若axis=0，则输出每列中最大值的索引。

2024年3月8日 · The numpy.argmax() function returns indices of the max element of the array in a particular axis. Syntax : numpy.argmax(array, axis = None, out = None) Parameters :

numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>) [source] # 沿轴返回最大值索引。 输入数组。 默认情况下，索引指向扁平化数组，否则沿指定的轴。 如果提供，结果将插入到此数组中。 它应该具有合适的形状和数据类型。 如果设置为 True，则减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。 使用此选项，结果将与数组正确广播。 版本 1.22.0 中的新功能。 数组索引数组。 它与 a.shape 形状相同，但沿 axis 维度被移除。 如果 keepdims 设置为 True，则 axis 的 …

numpy.argmax()是Numpy中的一个非常有用的函数，它用于返回数组中最大值的索引。 在本文中，我们将详细介绍numpy.argmax()函数的使用方法，并通过多个示例来展示如何在不同情况下使用这个函数。

2024年9月20日 · numpy.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时，返回第一个最大值的索引值。 针对softmax的输出是Ndarray，需要对one-hot类型输出标签进行转换，这个函数直接搞定。 在运算时，相当于剥掉一层中括号，返回一 …

通过本文的介绍，我们了解了如何使用NumPy中的 argmax 函数来找到数组中最大值的索引，以及一些常见的用法和示例代码。 argmax 函数在数据处理和分析中非常实用，能够帮助我们快速定位数组中的最大值位置，提高数据处理的效率。 除了上面提到的示例代码外，还可以根据具体的需求和场景进一步扩展和应用 argmax 函数。 例如，可以结合其他NumPy函数和方法，对数组进行更复杂的操作和处理，以满足不同的数据分析需求。 在实际应用中，我们可以根据具体的数据情 …

6 天之前 · The NumPy .argmax() function returns the indices of the maximum values along a specified axis in an array. This powerful function helps identify the positions of peak values within arrays, rather than the values themselves. .argmax() is particularly useful in data analysis, machine learning, and scientific computing where locating maximal elements in datasets is …

numpy.ndarray.argmax# 方法. ndarray. argmax (axis = None, out = None, *, keepdims = False) # 返回沿给定轴的最大值的索引。 有关完整文档，请参阅 numpy.argmax 。