วิธีรับดัชนีค่าสูงสุดในอาร์เรย์ numpy

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อรับดัชนีของค่าสูงสุดในอาร์เรย์ NumPy:

วิธีที่ 1: รับดัชนีของค่าสูงสุดในอาร์เรย์หนึ่งมิติ

 x. argmax ()

วิธีที่ 2: รับดัชนีค่าสูงสุดในแต่ละแถวของอาร์เรย์หลายมิติ

 x. argmax (axis= 1 )

วิธีที่ 3: รับดัชนีค่าสูงสุดในแต่ละคอลัมน์ของอาร์เรย์หลายมิติ

 x. argmax (axis= 0 )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: รับดัชนีของค่าสูงสุดในอาร์เรย์หนึ่งมิติ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการรับดัชนีของค่าสูงสุดในอาร์เรย์ NumPy หนึ่งมิติ:

 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

ฟังก์ชัน argmax() ส่งคืนค่า 2

สิ่งนี้บอกเราว่าค่าที่ตำแหน่งดัชนี 2 ของอาร์เรย์มีค่าสูงสุด

หากเราดูที่อาร์เรย์ดั้งเดิม เราจะเห็นว่าค่าที่ตำแหน่งดัชนี 2 คือ 9 ซึ่งแน่นอนว่าเป็นค่าสูงสุดในอาร์เรย์

ตัวอย่างที่ 2: รับดัชนีของค่าสูงสุดในแต่ละแถวของอาร์เรย์หลายมิติ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการรับดัชนีของค่าสูงสุดในแต่ละแถวของอาร์เรย์ NumPy หลายมิติ:

 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)

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• ค่าสูงสุดของบรรทัดแรกอยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 3
• ค่าสูงสุดของบรรทัดที่สองอยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 1

ตัวอย่างที่ 3: รับดัชนีของค่าสูงสุดในแต่ละคอลัมน์ของอาร์เรย์หลายมิติ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการรับดัชนีของค่าสูงสุดในแต่ละคอลัมน์ของอาร์เรย์ NumPy หลายมิติ:

 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)

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• ค่าสูงสุดในคอลัมน์แรกอยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 1
• ค่าสูงสุดในคอลัมน์ที่สองอยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 1
• ค่าสูงสุดในคอลัมน์ที่สามอยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 1
• ค่าสูงสุดในคอลัมน์ที่สี่อยู่ที่ตำแหน่งดัชนี 0

ที่เกี่ยวข้อง: คำอธิบายง่ายๆของ NumPy Axes

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีเติมอาร์เรย์ NumPy ด้วยค่า
วิธีแทนที่องค์ประกอบในอาร์เรย์ NumPy
วิธีรับแถวเฉพาะจากอาร์เรย์ NumPy