Question

numpy.argmax的文档声明它返回数组中找到的最大值的索引位置，并通过返回ndarray int的{{1}}形状与输入数组：

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[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 inserted into this array. It should be of the appropriate shape and dtype.

Returns:    
index_array : ndarray of ints

    Array of indices into the array. It has the same shape as a.shape with the dimension along axis removed.

为什么命令会返回一个2-dim数组int？

a = np.arange(6).reshape(2,3)

print np.argmax(a)
5

在我看来，reshape充当新视图，argmax命令仍然使用底层的1-dim数组。我尝试将数组复制到具有相同最终结果的初始化2-dim数组中。

这是Python 2.7.12，但由于他们在文档中有它，我相信这是预期的行为。我错过了什么吗？我怎样才能让ndarray返回？

Answer 1

从您引用的文档中：

默认情况下，索引进入展平数组

它提供a.flat[np.argmax(a)] == np.max(a)的整数。如果要将其转换为索引元组，可以使用＆＃34中链接的np.unravel_index函数;另请参阅＆＃34;部分。

关于＆＃34;与 a.shape 形状相同的部分，其中轴的尺寸已移除＆＃34;如果您实际提供axis参数，则适用。另外，请注意＆＃34;并删除轴的尺寸＆＃34;部分;即使您指定axis，它也不会像您期望的那样返回与输入相同形状的数组。

多维数据上的numpy.argmax（）不返回ndarray

1 个答案: