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python - 如何沿numpy数组的给定轴索引最大值的每次出现？

问题描述

假设我有以下 numpy 数组。

Q = np.array([[0,1,1],[1,0,1],[0,2,0])

问题：如何识别每个最大值沿轴 1 的位置？因此，所需的输出将类似于：

array([[1,2],[0,2],[1]]) # The dtype of the output is not required to be a np array.

使用 np.argmax 我可以识别沿轴的最大值的第一次出现，但不能识别后续值。

In: np.argmax(Q, axis =1) 
Out: array([1, 0, 1])

我还看到了依赖于使用 np.argwhere 使用这样的术语的答案。

np.argwhere(Q == np.amax(Q))

这在这里也行不通，因为我不能限制 argwhere 沿单个轴工作。我也不能只是将 np 数组展平为单个轴，因为每行中的最大值会有所不同。我需要识别每行最大值的每个实例。

有没有一种pythonic方法可以在不循环整个数组的每一行的情况下实现这一点，或者是否有一个类似于 np.argwhere 的函数接受一个轴参数？

任何见解将不胜感激谢谢！

标签： pythonarraysnumpymaxvectorization

解决方案

尝试np.where：

np.where(Q == Q.max(axis=1)[:,None])

输出：

(array([0, 0, 1, 1, 2]), array([1, 2, 0, 2, 1]))

不是您想要的输出，但包含等效信息。

您还可以使用np.argwherewhich 为您提供 zip 数据：

np.argwhere(Q==Q.max(axis=1)[:,None])

输出：

array([[0, 1],
       [0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2],
       [2, 1]])

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