深入理解numpy中argmax的具体使用

目录

• 一、基本介绍
• 二、代码实验
• 1、一维数组情况
• 1.1、axis=0
• 1.2、axis=1
• 2、二维数组情况
• 2.1、axis=0
• 2.2、axis=1
• 3、三维数组情况
• 3.1、axis=0
• 3.2、axis=1
• 3.3、axis=2
• 3.4、axis=-1
• 四、Rhttp://www.cppcns.comeference
• PS：补充

一、基本介绍

numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引，当使用np.argmax(axis)，这里方向axis的指定往往让人不理解。

简而言之：这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。

二、代码实验

1、一维数组情况

简单一维情况，np.argmax()直接返回最大值的索引，不指定axis可以认为是将数组拉平之后寻找最大值的索引

1.1、axis=0

当我们指定axis=0时，其实是在列中作比较，寻找最大的行的索引

当然对于这个一维情况没有什么影响。

1.2、axis=1

当我们指定axis=1的时候报错了，这是因为我们的a是一维数组，没有axis=1这个轴，可见当我们使用np.argmax()时axis的指定不能超过所需要排序的数组

2、二维数组情况

不指定axis就是相当于把二维数组拉平，直接选取最大值的索引

2.1、axis=0

指定axis=0就是比较列，返回行索引中的最大值

我们改写一个b中的元素，我们期望的结果是[2,2,1,2]

实际结果和我们期望相符合

2.2、axis=1

指定axis=0就是比较行，http://www.cppcns.com返回列索引中的最大值

3、三维数组情况

一个三维数组可以视作一张图片，它的三个维度分别为(high, width, channels) 分别表示图像的高、宽、通道数(深度)。常见的彩色图像都有三个通道，我们以常见的RGB图像为例构建一个数组。

直接使用np.argmax()，就是之间将三维数组拉平，寻找最大值的索引

3.1、axis=0

单独查看c的三个通道的数据，如图所示

对于三个通道取axis=0意味分别比较列返回行的最大值索引

我们期望的返回值应该是[[1,1,1,],[1,1,1],[1,1,1]]，实际的结果和我们的期望一致

3.2、axis=1

对于三个通道取axis=1意味分别比较行返回列的最大值索引

我们期望的结果是[[2, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 2, 2],[2, 2, 2]],，实际的结果和我们的期望一致

3.3、axis=2

取axis=2意味着我们从图像的深度方向(通道方向)来进行比较，可以认为三个数组的叠在一起的，分别对应channel0，channel1，channel2而我们取最大值的索引就是返回对应pixel像素所在的通道索引。

c的channel2所有的像素值均大于其他两个channel所有返回值应该是[[2,2,2,],[2,2,2,],[2,2,2,],[2,2,2,]]，实际结果和我的期望一致

3.4、axis=-1

axis=-1即是反过来看轴，对于三维情况axis=-1和axis=2一致

其他：

对于二维情况axis=-1和anxis=1一致

对于一维情况axis=0和anxis=-1一致

四、Reference

https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/105854567

https://www.cnblogs.com/zhouyang209117/p/6512302.html

PS：补充

1.对一个一维向量

import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
b=np.argmax(a)#取出a中元素最大值所对应的索引，此时最大值位6，其对应的位置索引值为4，（索引值默认从0开始）
print(b)#4

2.对2维向量（通常意义下的矩阵）a[][]

import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
       [9, 6, 2, 8],
       [3, 7, 9, 1]])
b=np.argmax(a, axis=0)#对二维矩阵来讲a[0][1]会有两个索引方向，第一个方向为a[0]，默认按列方向搜索最大值
#a的第一列为1，9，3,最大值编程客栈为9，所在位置为1，
#a的第一列为5，6，7,最大值为7，所在位置为2，
#此此类推，因为a有4列，所以得到的b为1行4列，
print(b)#[1 2 2 1]

c=np.argmax(a, axis=1)#现在按照a[0][1]中的a[1]方向，即行方向搜索最大值，
#a的第一行为1，5，5，2,最大值为5（虽然有2个5，但取第一个5所在的位置），索引值为1，
#a的第2行为9，6，2，8,最大值为9，索引值为0，
#因为a有3行，所以得到的c有3个值，即为1行3列
print(c)#[1 0 2]

3.对于三维矩阵a[0][1][2],情况最为复制，但在lstm中应用最广

import numpy as np
a = np.array([
       [
         [1, 5, 5, 2],
         [9, -6, 2, 8],
         [-3, 7, -9, 1]
       ],

       [
         [-1, 7, -5, 2],
         [9, 6, 2, 8],
         [3, 7, 9, 1]
       编程客栈],
      [
         [21, 6, -5, 2],
         [9, 36, 2, 8],
         [3, 7, 79, 1]
       ]
      ])
b=np.argmax(a, axis=0)#对于三维度矩阵，a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=0时，是在a[0]方向上找最大值，即两个矩阵做比较，具体
#(1)比较3个矩阵的第一行，即拿[1, 5, 5, 2],
#             [-1, 7, -5, 2],
#             [21, 6, -5, 2],
#再比较每一列的最大值在那个矩阵中，可以看出第一列1，-2，21最大值为21，在第三个矩阵中，索引值为2
#第2列5，7，6最大值为7，在第2个矩阵中，索引值为1.....，最终得出比较结果[2 1 0 0]
#再拿出三个矩阵的第二行，按照上述方法，得出比较结果 [0 2 0 0]
#一共有三个，所以最终得到的结果b就为3行4列矩阵
print(b)
#[[0 0 0 0]
#[0 1 0 0]
#[1 0 1 0]]

c=np.argmax(a, axis=1)#对于三维度矩阵，a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=1时，是在a[1]方向上找最大值，即在列方向比较，此时就是指在每个矩阵内部的列方向上进行比较
#(1)看第一个矩阵
         # [1, 5, 5, 2],
         # [9, -6, 2, 8],
         # [-3, 7, -9, 1]
#比较每一列的最大值，可以看出第一列1，9，-3最大值为9，，索引值为1
#第2列5，-6，7最大值为7，，索引值为2
# 因此对第一个矩阵，找出索引结果为[1，2，0,1]
#再拿出2个，按照上述方法，得出比较结果 [1 0 2 1]
#一共有三个，所以最终得到的结果b就为3行4列矩阵
print(c)
#[[1 2 0 1]
# [1 0 2 1]
# [0 1 2 1]]

d=np.argmax(a, axis=2)#对于三维度矩阵，a有三个方向a[0][1][2]
#当axis=2时，是在a[2]方向上找最大值，即在行方向比较，此时就是指在每个矩阵内部的行方向上进行比较
#(1)看第一个矩阵
         # [1, 5, 5, 2],
         # [9, -6, 2, 8],
         # [-3, 7, -9, 1]
#寻找第一行的最大值，可以看出第一行[1, 5, 5, 2]最大值为5，，索引值为1
#第2行[9, -6, 2, 8],最大值为9，，索引值为0
# 因此对第一个矩阵，找出行最大索引结果为[1，0，1]
#再拿出2个矩阵，按照上述方法，得出比较结果 [1 0 2 1]
#一共有三个，所以最终得到的结果d就为3行3列矩阵
print(d)
# [[1 0 1]
# [1 0 2]
# [0 1 2]]
###################################################################
#最后一种情况，指定矩阵a[0, -1, :]，第一个数字0代表取出第一个矩阵（从前面可以看出a有3个矩阵）为
# [1, 5, 5, 2],
# [9, -6, 2, 8],
# [-3, 7, -9, 1]
#第二个数字“-1”代表拿出倒数第一行，为
# [-3, 7, -9, 1]
#这一行的最大索引值为1

# ，-1，代表最后一行
m=np.argmax(a[编程客栈0, -1, :])
print(m)#1

#h,取a的第2个矩阵
# [-1, 7, -5, 2],
# [9, 6, 2, 8],
# [3, 7, 9, 1]
#的第3行
# [3, 7, 9, 1]
#的最大值为9，索引为2
h=np.argmax(a[1, 2, :])
print(h)#2

g=np.argmax(a[1,:, 2])#g,取出矩阵a，第2个矩阵的第3列为-5，2，9,最大值为9，索引为2
print(g)#2

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