Numpy之argmax函数
一、函数说明
1、用于获取一个numpy数组中最大值的索引值
2、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
3、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
4、剥掉一层中括号之后就成了一个索引值，是一个数，而n维数组剥掉一层中括号后，会返回一个 n-1 维数组，而剥掉哪一层中括号，取决于axis的取值
n维的数组的axis可以取值从 0 到 n-1，其对应的括号层数为从最外层向内递进
numpy.argmax(array, axis)
二、示例
1、一维
import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
max_index = np.argmax(arr)
print("Index of maximum value:", max_index)
结果
Index of maximum value: 4
2、二维
这里的arr是一个 2×3 的矩阵，对应axis为：
array axis
2 —— 0
3 —— 1
所以，在axis为0时，剥掉2，返回一个1×3的数组；在axis为1时，剥掉3，返回一个1×2的数组
（1）axis=0
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 6], [0, 5, 7]])
max_indices_axis = np.argmax(arr, axis=0)
print("Indices of maximum values along axis 0:", max_indices_axis)
结果
Indices of maximum values along axis 0: [0 1 1]
"""
在axis为0时，0层括号置外面提出来，0 层内按 "," 换行对齐，
[[1, 2, 6],
[0, 5, 7]]
分别对已经对齐的元素按照 0 层括号外面的逗号分组，这里的
[1, 2, 6],
[0, 5, 7]
0 层外面没有逗号，因此是一组
然后按列比较大小即可，返回值为
[argmax(1,0), argmax(2,5), argmax(6,7)]:
[0, 1, 1]
"""
（1）axis=1
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 6], [0, 5, 7]])
max_indices_axis = np.argmax(arr, axis=1)
print("Indices of maximum values along axis 1:", max_indices_axis)
结果
Indices of maximum values along axis 1: [2 2]
"""
在axis为1时，则从外向内 1 层的中括号，提出来，1层内按 "," 换行对齐
[[1,
2,
6],
[0,
5,
7]]
分别对已经对齐的元素按照 1 层外逗号分组，[1,2,6]一组，[0, 5, 7]一组。
每组元素进行比较，将 1 层括号变成argmax()
[argmax(1,2,6),
argmax(0,5,7)]
返回值为
[2,
2]
"""
3、多维
以三维为例，计算思路与二维相同。
三维计算之后降维，将返回一个二维数组。
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
"""
数组shape为 3×2×4
输出结果为：
0 对应shape 2×4
1 对应shape 3×4
2 对应shape 3×2
"""
