Question

所以，我有这个矩阵M=60x8。

然后我使用此z= M.argmax(axis=1)为每一行找到最大元素因此z is a 60 element array包含0-7的索引。

除了循环迭代的老式方法之外，我可以在python中使用某种矢量化代码，以便使用z矩阵打印M得到最大值的值。

Answer 1

import numpy as np

# define our matrix M
M = np.arange(6*8).reshape(6,8)

当我们看M：

> M
> array(
  [[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7],
   [ 8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
   [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
   [24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31],
   [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
   [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47]])

> M.shape
> (6, 8)

现在我们获得每行的最大arg：

> z = np.argmax(M, axis=1)
> array([7, 7, 7, 7, 7, 7])

因此，我们得到了每行的max-element索引。如果我们想要取回值，我们可以简单地切换到M：

> M[np.arange(M.shape[0]), z]
> array([ 7, 15, 23, 31, 39, 47])

np.arange(M.shape[0])为每一行创建索引，而z涵盖列的索引。因此，我们正在提取每行的第n个元素（根据z的条目）。

证明这适用于任意＆＃34;排序＆＃34;阵列：

> M2 = np.ravel(np.copy(M))
> np.random.shuffle(M2)
> M2 = M2.reshape(M.shape[0], M.shape[1])
> M2
> array(
  [[34, 16,  5, 32, 31,  2, 17, 38],
   [33, 18,  9, 46, 20,  4, 39, 30],
   [10, 41, 35, 23,  0, 24, 45, 14],
   [28, 36,  8, 22, 11, 15,  7, 44],
   [27,  1, 25,  6,  3, 19, 47, 37],
   [40, 42, 29, 21, 12, 43, 26, 13]])

> z2 = np.argmax(M2, axis=1)
> array([7, 3, 6, 7, 6, 5])

> M2[np.arange(M2.shape[0]), z2]
> array([38, 46, 45, 44, 47, 43])

使用索引数组在Python中建立索引

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