时间戳

首页 > 解决方案 > 根据一维数组获取二维numpy数组的索引

python - 根据一维数组获取二维numpy数组的索引

问题描述

我正在使用 numpy 数组我遇到了障碍，也许你可以帮助我。所以我有一个二维 numpy 数组，这个二维数组中的每个数组都有一个最大值，我需要的是获取最大值的索引而不是二维数组的索引，而是像使用一维数组一样使用索引，我知道我可以用它numpy.argmax来查找索引，但它是根据二维数组而不是一维数组的索引，也许举个例子会更好：

import numpy as np

arr =  np.array([[512, 523, 491], 
                 [512, 531, 495]])

index = np.argmax(arr, axis = 1)
index2 = np.argmax(arr)

print(index)
print(index2) 

index = [1, 1] 
index2 = 4

我的意思是它做了它应该做的事情，但是如果我需要像一维数组一样的索引怎么办？这是我想要的输出：

index = [1, 4]

所以第一个最大值是 523，所以第一个索引是 1，第二个最大值是 531，所以第二个索引是 4，就像一维数组一样。也许这是一个新手问题，但我不知道该怎么做，这只是一个例子，arr数组可以更大，所以，任何帮助将不胜感激，谢谢！

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

我能想到的最简单的事情就是在 index.html 中添加一个偏移量。

offset = np.arange(0,arr.shape[0]*arr.shape[1], arr.shape[1])
index1D = offset + index

对于上下文，np.arange 需要 3 个参数：开始、停止和跨步。所以偏移量只是将特定行之前的元素总数添加到索引中。

推荐阅读