Numpy argmax 获取所有最大值索引

Numpy argmax 获取所有最大值索引

参考：numpy argmax get all indices

Numpy是一个强大的Python科学计算库，它提供了大量的数组操作工具，使得数据处理变得更加高效和简便。在数据分析和机器学习领域，我们经常需要找到数组中的最大值及其索引。Numpy提供了argmax函数来获取数组中最大值的索引。然而，当数组中存在多个相同的最大值时，argmax只会返回第一个最大值的索引。本文将详细介绍如何使用Numpy获取所有最大值的索引。

1. 使用argmax获取单个最大值索引

首先，我们从最基本的argmax用法开始，了解如何获取单个最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 使用argmax获取最大值的索引
index = np.argmax(array)
print(index)

Output:

2. 使用布尔索引获取所有最大值索引

接下来，我们将使用布尔索引来找到所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用布尔索引获取所有最大值的索引
indices = np.where(array == max_value)
print(indices)

3. 使用argwhere获取所有最大值索引

argwhere函数结合==操作符可以用来获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用argwhere获取所有最大值的索引
indices = np.argwhere(array == max_value)
print(indices)

4. 多维数组中获取所有最大值索引

在多维数组中，我们也可以使用相似的方法来获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用布尔索引获取所有最大值的索引
indices = np.argwhere(array == max_value)
print(indices)

5. 结合np.unravel_index获取多维数组中的索引

np.unravel_index可以将一维索引转换为多维索引，这在处理多维数组时非常有用。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 获取所有最大值的一维索引
indices = np.where(array == max_value)[0]
# 将一维索引转换为多维索引
multi_indices = [np.unravel_index(idx, array.shape) for idx in indices]
print(multi_indices)

6. 使用np.flatnonzero获取所有最大值的一维索引

np.flatnonzero可以直接获取数组中非零元素的一维索引，结合最大值判断可以用来获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用flatnonzero获取所有最大值的一维索引
indices = np.flatnonzero(array == max_value)
print(indices)

7. 结合np.ndenumerate遍历多维数组获取所有最大值索引

np.ndenumerate提供了一种遍历多维数组的方法，可以在遍历过程中获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 初始化索引列表
indices = []
# 遍历数组
for idx, value in np.ndenumerate(array):
    if value == max_value:
        indices.append(idx)
print(indices)

8. 使用np.take结合最大值索引获取最大值

有时我们不仅需要最大值的索引，还需要获取最大值本身，可以使用np.take。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 使用argmax获取最大值的索引
index = np.argmax(array)
# 使用take获取最大值
max_value = np.take(array, index)
print(max_value)

Output:

9. 在特定轴上使用argmax获取最大值索引

在多维数组中，我们可以指定轴来获取该轴上的最大值索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 在第一个轴上使用argmax获取最大值的索引
indices = np.argmax(array, axis=0)
print(indices)

Output:

10. 使用np.apply_along_axis在指定轴上应用函数获取最大值索引

np.apply_along_axis可以在指定轴上应用一个函数，我们可以用它来获取最大值索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 定义一个获取最大值索引的函数
def get_max_indices(arr):
    return np.argmax(arr)

# 在第一个轴上应用函数获取最大值的索引
indices = np.apply_along_axis(get_max_indices, 0, array)
print(indices)

Output:

11. 使用np.partition和np.argpartition获取最大值索引

np.partition和np.argpartition可以用来获取数组中第k个最大值的索引，也可以用来获取最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 使用argpartition获取最大值的索引
indices = np.argpartition(array, -1)[-1:]
print(indices)

Output:

12. 结合np.argsort和切片获取所有最大值索引

np.argsort可以返回数组排序后的索引，结合切片可以获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用argsort获取排序后的索引
sorted_indices = np.argsort(array)
# 使用切片获取所有最大值的索引
max_indices = sorted_indices[array[sorted_indices] == max_value]
print(max_indices)

13. 使用np.nonzero获取所有最大值索引

np.nonzero可以返回数组中非零元素的索引，结合最大值判断可以用来获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用nonzero获取所有最大值的索引
indices = np.nonzero(array == max_value)
print(indices)

14. 使用np.where和np.amax获取所有最大值索引

np.where和np.amax可以结合使用，获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 使用amax获取最大值
max_value = np.amax(array)
# 使用where获取所有最大值的索引
indices = np.where(array == max_value)
print(indices)

15. 使用np.argmax和np.max在多维数组中获取所有最大值索引

在多维数组中，我们可以使用np.argmax和np.max获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 使用max获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用argmax获取所有最大值的索引
indices = np.argwhere(array == max_value)
print(indices)

16. 使用np.unravel_index和np.argmax在多维数组中获取所有最大值索引

np.unravel_index和np.argmax可以结合使用，获取多维数组中所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 使用argmax获取最大值的一维索引
index = np.argmax(array)
# 使用unravel_index将一维索引转换为多维索引
indices = np.unravel_index(index, array.shape)
print(indices)

Output:

17. 使用np.where和np.equal获取所有最大值索引

np.where和np.equal可以结合使用，获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用equal判断元素是否等于最大值
equal_max = np.equal(array, max_value)
# 使用where获取所有最大值的索引
indices = np.where(equal_max)
print(indices)

18. 使用np.flatnonzero和np.equal获取所有最大值索引

np.flatnonzero和np.equal可以结合使用，获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用equal判断元素是否等于最大值
equal_max = np.equal(array, max_value)
# 使用flatnonzero获取所有最大值的索引
indices = np.flatnonzero(equal_max)
print(indices)

19. 使用np.ndindex和np.equal在多维数组中获取所有最大值索引

np.ndindex和np.equal可以结合使用，获取多维数组中所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, "numpyarray.com"], [5, 4, 3]])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用equal判断元素是否等于最大值
equal_max = np.equal(array, max_value)
# 使用ndindex获取所有最大值的索引
indices = list(np.ndindex(equal_max.shape))
max_indices = [idx for idx in indices if equal_max[idx]]
print(max_indices)

20. 使用np.extract和np.equal获取所有最大值索引

np.extract和np.equal可以结合使用，获取所有最大值的索引。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 3, 2, 3, 5, "numpyarray.com", 5])
# 获取最大值
max_value = np.max(array)
# 使用equal判断元素是否等于最大值
equal_max = np.equal(array, max_value)
# 使用extract获取所有最大值的索引
indices = np.extract(equal_max, np.arange(array.size))
print(indices)

以上就是使用Numpy获取所有最大值索引的各种方法，希望对你有所帮助。