NumPy库中的argmax函数如何使用找到三维数组中每一列的最大或者最小值

可以使用NumPy库的argmax函数来找到三维数组中每一列的最大或最小值。可以通过指定axis参数来控制沿哪个轴进行最大或最小值的查找。对于一个三维数组，axis=0表示沿第一个维度（即列）进行查找，axis=1表示沿第二个维度（即行）进行查找，axis=2表示沿第三个维度进行查找。

例如，对于一个形状为(3,4,5)的三维数组，可以使用以下代码来找到每一列的最大值：

import numpy as np

a = np.random.rand(3, 4, 5)
max_values = np.argmax(a, axis=0)

这将返回一个形状为(4,5)的数组，其中每个元素表示对应列的最大值所在的行索引。类似地，可以使用argmin函数来查找每一列的最小值。

相关问题

(1)采用numpy.genfromtxt()函数导入grade0.txt为数组。(2)输出数组的维数、形状、元素总个数。(3)将数组重新设置形状为三维数组4*5*5，以每一面为单位输出均值、最小值、最大值。(4)定义函数统计每一面高于均值元素个数。(5)计算第一面左下三角所有元素之和，并输出，同时输出第一面左下三角所有元素。

好的，我会尽力回答您的问题。

(1) 以下是使用numpy.genfromtxt()函数导入grade0.txt为数组的代码：

import numpy as np

arr = np.genfromtxt('grade0.txt', delimiter=',')

(2) 输出数组的维数、形状、元素总个数的代码如下：

print("数组的维数为：", arr.ndim)
print("数组的形状为：", arr.shape)
print("数组的元素总个数为：", arr.size)

(3) 将数组重新设置形状为三维数组4*5*5，以每一面为单位输出均值、最小值、最大值的代码如下：

new_arr = arr.reshape((4, 5, 5))

for i in range(4):
    print("第", i+1, "面的均值为：", np.mean(new_arr[i]))
    print("第", i+1, "面的最小值为：", np.min(new_arr[i]))
    print("第", i+1, "面的最大值为：", np.max(new_arr[i]))

(4) 定义函数统计每一面高于均值元素个数的代码如下：

def count_above_mean(arr):
    mean = np.mean(arr)
    count = np.sum(arr > mean)
    return count

for i in range(4):
    print("第", i+1, "面高于均值的元素个数为：", count_above_mean(new_arr[i]))

(5) 计算第一面左下三角所有元素之和，并输出，同时输出第一面左下三角所有元素的代码如下：

left_bottom = new_arr[0][:3, :3]
print("第一面左下角所有元素之和为：", np.sum(left_bottom))
print("第一面左下角所有元素为：\n", left_bottom)

希望我的回答能够帮到您！

numpy怎么按行求三维数组的最值

### 回答1：
要按行求三维数组的最值，可以使用numpy库的amax和amin函数。其中amax函数用于求取最大值，amin函数用于求取最小值。在三维数组中，axis=0表示按照第一个维度求取最值，axis=1表示按照第二个维度求取最值，axis=2表示按照第三个维度求取最值。因此，如果要按照行求取最值，可以使用axis=2的参数。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[-1, -2, -3], [-4, -5, -6]]])
print(np.amax(arr, axis=2)) # 输出每行的最大值
print(np.amin(arr, axis=2)) # 输出每行的最小值

输出结果为：

[[3 6]
 [-1 -4]]
[[-1 -4]
 [-3 -6]]

### 回答2：
使用numpy库的argmax和argmin函数可以按行求一个三维数组的最大值和最小值的索引。首先，我们需要导入numpy库：

import numpy as np

假设我们有一个三维数组arr，形状为(m, n, p)，其中m表示行数，n表示列数，p表示每个元素的个数。现在我们想找到每一行中的最大值和最小值。我们可以使用argmax和argmin函数按行遍历数组并返回最大值和最小值的索引：

# 生成一个三维数组
arr = np.random.randint(0, 10, (4, 3, 2))
print("原始数组：")
print(arr)

# 求每一行的最大值索引
max_indices = np.argmax(arr, axis=2)
print("每一行的最大值索引：")
print(max_indices)

# 求每一行的最小值索引
min_indices = np.argmin(arr, axis=2)
print("每一行的最小值索引：")
print(min_indices)

在上面的代码中，使用np.argmax(arr, axis=2)可以返回每一行最大值的索引，其中axis=2表示按照第三维度（即每个元素的个数）进行计算；同样，np.argmin(arr, axis=2)可以返回每一行最小值的索引。

希望以上解答对您有帮助！

### 回答3：
在NumPy中，我们可以使用`numpy.amax`函数按行求三维数组的最大值，使用`numpy.amin`函数按行求三维数组的最小值。以下是按行求三维数组最值的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]],
                [[10, 11, 12],
                 [13, 14, 15],
                 [16, 17, 18]],
                [[19, 20, 21],
                 [22, 23, 24],
                 [25, 26, 27]]])

# 按行求最大值
max_values = np.amax(arr, axis=2)
print("按行求最大值：")
print(max_values)

# 按行求最小值
min_values = np.amin(arr, axis=2)
print("按行求最小值：")
print(min_values)

上述代码中，我们首先创建了一个三维数组`arr`，然后使用`numpy.amax`函数按照`axis=2`的维度，也就是按行的方向，求出了每一行的最大值并保存在`max_values`中。同样地，使用`numpy.amin`函数按行的方向求出了每一行的最小值并保存在`min_values`中。最后，打印出最大值和最小值的结果。

以上代码输出结果如下：

按行求最大值：
[[ 3  6  9]
 [12 15 18]
 [21 24 27]]
按行求最小值：
[[ 1  4  7]
 [10 13 16]
 [19 22 25]]

我们可以看到，按行求最大值得到了每一行的最大值数组，按行求最小值得到了每一行的最小值数组。