對于np.argmax()讓我迷惑了很久，尤其是其中的axis=1的比較結果。
一、np.argmax()的理解
1、最簡單的例子
假定現在有一個數組a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]現在要算數組a中最大數的索引是多少。最直接的思路,先假定第0個數最大,然后拿這個和后面的數比,找到大的就更新索引。代碼如下
a = [3, 1, 2, 4, 6, 1]
maxindex = 0
i = 0
for tmp in a:
if tmp > a[maxindex]:
maxindex = i
i += 1
print(maxindex)
這個問題可以幫助我們理解argmax.
2、函數的解釋
一維數組
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])
print(np.argmax(a))
argmax返回的是最大數的索引.argmax有一個參數axis,默認是0,表示第幾維的最大值。
二維數組
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=0))
為了描述方便,a就表示這個二維數組。np.argmax(a, axis=0)的含義是a[0][j],a[1][j],a[2]j中最大值的索引。從a[0][j]開始,最大值索引最初為(0,0,0,0),拿a[0][j]和a[1][j]作比較,9大于1,6大于5,8大于2,所以最大值索引由(0,0,0,0)更新為(1,1,0,1),再和a[2][j]作比較,7大于6,9大于5所以更新為(1,2,2,1)。
再分析下面的輸出.
import numpy as np
a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含義是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i]3中最大值的索引。從a[i][0]開始,a[i][0]對應的索引為(0,0,0),先假定它就是最大值索引(思路和上節簡單例子完全一致)拿a[i][0]和a[i][1]作比較,5大于1,7大于3所以最大值索引由(0,0,0)更新為(1,0,1),再和a[i][2]作比較,9大于7,更新為(1,0,2),再和a[i][3]作比較,不用更新,最終值為(1,0,2)
三維數組
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))
np.argmax(a, axis=0)的含義是a[0][j][k],a[1][j][k] (j=0,1,2,k=0,1,2,3)中最大值的索引。
從a[0][j][k]開始,a[0][j][k]對應的索引為((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[0][j][k]和a[1][j][k]對應項作比較6大于-6,3大于-3,9大于-9,所以更新這幾個位置的索引,將((0,0,0,0),(0,0,0,0),(0,0,0,0))更新為((0,0,0,0),(0,1,0,0),(1,0,1,0)).。
再看axis=1的情況
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=1))
np.argmax(a, axis=1)的含義是a[i][0][k],a[i][1][k] (i=0,1,k=0,1,2,3)中最大值的索引。從a[i][0][k]開始,a[i][0][k]對應的索引為((0,0,0,0),(0,0,0,0)),拿a[i][0][k]和a[i][1][k]對應項作比較,9大于1,8大于2,9大于-1,6大于5,2大于-5,8大于2,所以更新這幾個位置的索引,將((0,0,0,0),(0,0,0,0))更新為((1,0,0,1),(1,1,1,1)),現在最大值對應的數組為((9,5,5,8),(9,6,2,8))。
再拿((9,5,5,8),(9,6,2,8))和a[i][2][k]對應項從比較,7大于5,7大于6,9大于2.更新這幾個位置的索引。
將((1,0,0,1),(1,1,1,1))更新為((1,2,0,1),(1,2,2,1)).axis=2的情況也是類似的。
二、關于axis的理解
設置axis的主要原因是方便我們進行多個維度的計算。
通過例子來進行理解
比如：
a = np.array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[5, 4, 3],
[8, 7, 2]])
np.argmax(a, 0) ＃輸出：array([3, 3, 1]
np.argmax(a, 1) ＃輸出：array([2, 2, 0, 0]
axis = 0:
你就這么想，0是最大的范圍，所有的數組都要進行比較，只是比較的是這些數組相同位置上的數(我的理解是0 列比較輸出)：
a[0] = array([1, 2, 3])
a[1] = array([2, 3, 4])
a[2] = array([5, 4, 3])
a[3] = array([8, 7, 2])
# output : [3, 3, 1]
axis = 1: （行比較輸出）
等于1的時候，比較范圍縮小了，只會比較每個數組內的數的大小，結果也會根據有幾個數組，產生幾個結果。
a[0] = array([1, 2, 3]) #2
a[1] = array([2, 3, 4]) #2
a[2] = array([5, 4, 3]) #0
a[3] = array([8, 7, 2]) #0
特例
這是里面都是數組長度一致的情況，如果不一致，axis最大值為最小的數組長度-1，超過則報錯。
當不一致的時候，axis=0的比較也就變成了每個數組的和的比較。
比較示例如下
當數組長度都一樣時
import numpy as np
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9,1]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))
print(np.argmax(a, axis=1))
輸出為
[[0 0 0 0]
[0 1 0 0]
[1 0 1 0]]
[[1 2 0 1]
[1 2 2 1]]
當數組長度都不一樣時，
a = np.array([
[
[1, 5, 5, 2],
[9, -6, 2, 8],
[-3, 7, -9, 1]
],
[
[-1, 5, -5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9]
]
])
print(np.argmax(a, axis=0))
print(np.argmax(a, axis=1))
輸出為
[0 1 1]
[1 1]
numpy 的argmax的參數axis=0/1的概念
對numpy的argmax一直記不得默認是行還是列搜索，總是用糊涂，每次都要查資料，今天突然醒悟。
先列后行，為什么呢？
看下面的一個列表，就知道了。
>>b=np.array([1, 2, 3, 4, 3, 2, 1])
>>np.argmax(b)
>>3
>>np.argmax(b, axis=0)
>>3
默認axis=0，列表只有一個維度，自然就是一行數據的最大數的索引。
那么對于二維向量，只需要記住axis是坐標軸的方向，不是行列的概念。
在Numpy庫中：
軸用來為超過一維的數組定義的屬性，二維數據擁有兩個軸：
第0軸沿著行的垂直往下，第1軸沿著列的方向水平延伸。簡單的來記就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)。
所以axis=0代表的就是列查找，axis=1代表著行查找。
>>a = np.array([[1, 5, 5, 2],
[9, 6, 2, 8],
[3, 7, 9, 1]])
>>np.argmax(a,axis=0)
>>array([1, 2, 2, 1], dtype=int64)
>>np.argmax(a,axis=1)
>>array([1, 0, 2], dtype=int64)
結論：
argmax返回的是最大數的索引。argmax有一個參數axis，默認是0，表示每一列的最大值的索引，axis=1表示每一行的最大值的索引。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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