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Python中的np.argmin()和np.argmax()函數用法

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Python np.argmin()和np.argmax()函數

按照axis的要求返回最小的數/最大的數的下標

numpy.argmin(a, axis=None, out=None)
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

a:傳入一個數組,

axis:默認將輸入數組展平,否則,按照axis方向

out:可選

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

# 此時自動展平了
np.argmin(a)
0
np.argmax(a)
5
# 在axis方向上找最小的值并返回坐標
np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0], dtype=int64)

# 在axis方向上找最大的值并返回坐標
np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2], dtype=int64)

當有多個最小值的時候只顯示第一個

a = np.arange(6)
a[4] = 0
a

array([0, 1, 2, 3, 0, 5])

np.argmin(a)
0

Python基礎——min/max與np.argmin/np.argmax

這里應該是拿min/max(更適合處理可迭代對象,可選的參數是key=func)與np.min/np.max(可適合處理numpy.ndarray對象,可選的參數是axis=0或者1)作比較,只不過np.argmin/np.argmax的用法與np.min/np.max相似,這里就不進行更正了。

首先min/max與np.argmin/np.argmax函數的功能不同

前者返回值,后者返回最值所在的索引(下標)

處理的對象不同

前者跟適合處理list等可迭代對象,而后者自然是numpy里的核心數據結構ndarray(多維數組)

min/max是python內置的函數

np.argmin/np.argmax是numpy庫中的成員函數

接口不同

min(iterable, key=func)->value
np.argmin(a, axis=None)

常見的接口如上所示,前者除了一個可迭代對象外,還接收一個函數對象(keyword argument),用于指定比較的對象(也即最值比較的內容是,將迭代對象中的元素逐個賦予func函數對象所得到返回值),可見func只可接受一個參數,如min(dict, key=dict.get)。

而np.argmax更多的是進行軸上的比較(axis=0,也是默認的軸,是列向)

>>> l = ['1', '100', '111', '2']
>>> max(l)
'2'
# 下面我們指定比較內容
>>> max(l, key=lambda x: int(x)
'111'
>>> max(l, key=lambda x: len(x))
'100'
>>> max(l, key=lambda x: len(x) and int(x))
'111'

我們也可將min/max作用于list of lists(這里不對tuple和list作區分):

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> max(ll)

例如根據列表中的每一個元素(tuple或者list類型)的第二位進行求最大值:

>>> l = [(1, 2, 5), (2, 3, 5), (3, 2, 5), (4, 4, 5), (5, 1, 5)]
>>> max(l, key=lambda x: x[1])
(4, 4, 5)
>>> l.index(max(l, key=lambda x: x[1]))
3

默認情況下,max首先進行比較的是items(k,v)中的第一個內容(也即是k),相等的情況下,再進行v的比較。

稍作修改,我們便可實現對v的比較:

>>> max(ll, key=lambda x: x[1])
(-1, 'z')

有時可能最值所在的下標對我們更重要,我們據此下標索引更為豐富的信息。如何不顯式轉化為numpy.ndarray類型(有時也無法轉換,當異質容器時)不通過np.argmax這樣的函數獲得最值(任何值都可以)所在的下標呢?使用list(tuple)的index()成員函數。

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> val = max(ll, lambda x: x[1])
>>> ll.index(val)
3

根據以上用法,我們也可推測并實現一個精簡版的max函數:

def max(items, key=lambda x: x):
    current = items[0]
    for item in items:
        if key(item) > key(current):
            current = item
    return current

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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