So erhalten sie den maximalwertindex im numpy-array

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um den Index des Maximalwerts in einem NumPy-Array abzurufen:

Methode 1: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in einem eindimensionalen Array

 x. argmax ()

Methode 2: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in jeder Zeile des mehrdimensionalen Arrays

 x. argmax (axis= 1 )

Methode 3: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in jeder Spalte des mehrdimensionalen Arrays

 x. argmax (axis= 0 )

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.

Beispiel 1: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in einem eindimensionalen Array

Der folgende Code zeigt, wie man den Index des Maximalwerts in einem eindimensionalen NumPy-Array erhält:

 import numpy as np

#create NumPy array of values
x = np. array ([2, 7, 9, 4, 4, 6, 3])

#find index that contains max value
x. argmax ()

2

Die Funktion argmax() gibt den Wert 2 zurück.

Dies sagt uns, dass der Wert an Indexposition 2 des Arrays den Maximalwert enthält.

Wenn wir uns das ursprüngliche Array ansehen, können wir sehen, dass der Wert an Indexposition 2 9 ist, was tatsächlich der Maximalwert im Array ist.

Beispiel 2: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in jeder Zeile eines mehrdimensionalen Arrays

Der folgende Code zeigt, wie man den Index des Maximalwerts in jeder Zeile eines mehrdimensionalen NumPy-Arrays erhält:

 import numpy as np

#create multi-dimentional NumPy array
x = np. array ([[4, 2, 1, 5], [7, 9, 2, 0]])

#view NumPy array
print (x)

[[4 2 1 5]
 [7 9 2 0]]

#find index that contains max value in each row
x. argmax (axis= 1 )

array([3, 1], dtype=int32)

Aus den Ergebnissen können wir sehen:

• Der Maximalwert der ersten Zeile liegt an der Indexposition 3 .
• Der Maximalwert der zweiten Zeile liegt an der Indexposition 1 .

Beispiel 3: Ermitteln Sie den Index des Maximalwerts in jeder Spalte eines mehrdimensionalen Arrays

Der folgende Code zeigt, wie man den Index des Maximalwerts in jeder Spalte eines mehrdimensionalen NumPy-Arrays erhält:

 import numpy as np

#create multi-dimentional NumPy array
x = np. array ([[4, 2, 1, 5], [7, 9, 2, 0]])

#view NumPy array
print (x)

[[4 2 1 5]
 [7 9 2 0]]

#find index that contains max value in each column
x. argmax (axis= 0 )

array([1, 1, 1, 0], dtype=int32)

Aus den Ergebnissen können wir sehen:

• Der Maximalwert in der ersten Spalte befindet sich an Indexposition 1 .
• Der Maximalwert in der zweiten Spalte befindet sich an Indexposition 1 .
• Der Maximalwert in der dritten Spalte befindet sich an Indexposition 1 .
• Der Maximalwert in der vierten Spalte befindet sich an der Indexposition 0 .

Verwandt: Eine einfache Erklärung von NumPy-Achsen

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Python ausführen:

So füllen Sie ein NumPy-Array mit Werten
So ersetzen Sie Elemente in einem NumPy-Array
So erhalten Sie eine bestimmte Zeile aus einem NumPy-Array