numpy数组上的2D argmax

时间:2017-11-14 06:44:29

标签: python arrays numpy

从numpy数组v开始:

v = \
np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
          [0, 0, 1, 0, 0],
          [1, 0, 0, 0, 0],
          [0, 1, 0, 0, 0],
          [0, 0, 1, 0, 1],
          [0, 0, 0, 0, 1],
          [0, 0, 0, 1, 1]])

我想在 每列 中找到第一个非零值,并将这些值乘以100。

我想要的结果是:

array([[  0,   0,   0,   0,   0],
       [  0,   0, 100,   0,   0],
       [100,   0,   0,   0,   0],
       [  0, 100,   0,   0,   0],
       [  0,   0,   1,   0, 100],
       [  0,   0,   0,   0,   1],
       [  0,   0,   0, 100,   1]])

我想通过沿每个轴取argmax来解决这个问题:

i = v.argmax(0)
j = v.argmax(1)
v[i, j] *= 100  

我知道我没有正确使用ij,所以我该如何解决这个问题?

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

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v[v.argmax(axis=0), np.arange(v.shape[1])] *= 100