返回非平坦指数的numpy数组的Argmax

Question

我正在尝试获取Numpy数组中最大元素的索引。 这可以使用numpy.argmax完成。我的问题是，我希望找到整个数组中最大的元素并得到它的索引。

numpy.argmax可以沿着一个轴应用，这不是我想要的，也可以应用在扁平数组上，这是我想要的。

我的问题是，当我需要多维索引时，使用numpy.argmax和axis=None会返回平面索引。

我可以使用divmod来获得非平坦的索引，但这感觉很难看。有没有更好的方法呢？

Answer 1

您可以对numpy.argmax()：

的结果使用numpy.unravel_index()

>>> a = numpy.random.random((10, 10))
>>> numpy.unravel_index(a.argmax(), a.shape)
(6, 7)
>>> a[6, 7] == a.max()
True

Answer 2

np.where(a==a.max())

返回最大元素的坐标，但必须解析数组两次。

>>> a = np.array(((3,4,5),(0,1,2)))
>>> np.where(a==a.max())
(array([0]), array([2]))

与argmax相比，这会返回所有元素的坐标等于最大值。 argmax只返回其中一个（np.ones(5).argmax()返回0）。

Answer 3

要获取所有出现的最大值的非平坦索引，可以使用argwhere代替where来稍微修改eumiro的answer：

np.argwhere(a==a.max())

>>> a = np.array([[1,2,4],[4,3,4]])
>>> np.argwhere(a==a.max())
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2]])