Numpy：如何获得最大仓位？

Question

我想找到2d直方图的最大bin位置

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x, y = np.random.rand(2, 100) * 10
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=20)

elements = (len(xedges) - 1) * (len(yedges) - 1)
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1]+0.25, yedges[:-1]+0.25)

xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros(elements)
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos)
dy = dx.copy()
dz = hist.flatten()

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, zsort='average')
plt.show()

也就是说，我想知道hist.max()的<（x，y）。

我想我可以逃脱hist.argmax()。但我不知道如何处理其余部分（将1d位置转换为2d）。或者，如果有更好的解决方案？

Answer 1

np.unravel_index是解决这个问题的最惯用的方式

Answer 2

将展平数组中的位置除以列数，然后获取该行。其余部分是专栏。

row, col = divmod(np.argmax(hist), hist.shape[0])