我有一个numpy.ndarray类型的一维数组,我想知道它的最大条目索引。找到最大值后,我用了
peakIndex = numpy.where(myArray==max)
找到峰值指数。但是我的脚本不是索引而是吐出
peakIndex = (array([1293]),)
我希望我的代码只吐出整数1293.如何清理输出?
答案 0 :(得分:7)
您可以使用numpy.argmax
。
numpy.where
peakIndex = numpy.argmax(myArray)
numpy.argmax
返回单个数字,即第一次出现的最大值的展平索引。如果myArray
是多维的,您可能希望将展平的索引转换为索引元组:
peakIndexTuple = numpy.unravel_index(numpy.argmax(myArray), myArray.shape)
答案 1 :(得分:2)
要查找数组的最大值,可以使用array.max()方法。这可能比另一个答案中描述的for循环更有效,除了不是pythonic之外,它实际上并不是用python编写的。 (如果你想逐个从数组中取出项目进行比较,你可以使用ndenumerate,但是你会牺牲数组的一些性能优势)
numpy.where()将结果作为元组产生的原因是多个位置可能等于最大值...并且这种边缘情况会使某些事情变得简单(如使用数组[0])容易发生错误。每Is there a Numpy function to return the first index of something in an array?,
“结果是一个元组,首先是所有的行索引,然后是所有的 列索引“。
您的示例使用1-D数组,因此您可以直接从提供的数组中获得所需的结果。它是一个带有一个元素(一个索引数组)的元组,虽然你可以直接迭代ind_1d [0],但我把它转换为一个列表只是为了便于阅读。
>>> peakIndex_1d
array([ 1. , 1.1, 1.6, 1. , 1.6, 0.8])
>>> ind_1d = numpy.where( peakIndex_1d == peakIndex_1d.max() )
(array([2, 4]),)
>>> list( ind_1d[0] )
[2, 4]
对于3个值等于max的2-D数组,您可以使用:
>>> peakIndex
array([[ 0. , 1.1, 1.5],
[ 1.1, 1.5, 0.7],
[ 0.2, 1.2, 1.5]])
>>> indices = numpy.where( peakIndex == peakIndex.max() )
>>> ind2d = zip(indices[0], indices[1])
[(0, 2), (1, 1), (2, 2)]