查找numpy数组每行的最大值的列索引，统计其中列索引为'0'的个数

可以使用numpy的argmax()函数来找到每行的最大值的列索引，然后使用numpy的count_nonzero()函数来统计其中为0的个数。

示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

max_indices = np.argmax(a, axis=1)
count_zero = np.count_nonzero(max_indices == 0)

print("每行的最大值的列索引：", max_indices)
print("列索引为'0'的个数：", count_zero)

输出结果为：

每行的最大值的列索引： [2 2 2]
列索引为'0'的个数： 0

这里的数组a中每行的最大值分别为3、6、9，它们的列索引分别为2、2、2，因此max_indices的值为[2, 2, 2]。由于这里没有列索引为0的最大值，count_zero的值为0。

相关问题

查找数组每行的最大值的列名，统计其中列名为'0'的个数

以下是一种可能的解决方案：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 找出每行的最大值的索引
max_indices = np.argmax(arr, axis=1)

# 统计列名为'0'的个数
num_zeros = np.count_nonzero(max_indices == 0)

print("每行最大值的索引：", max_indices)
print("列名为'0'的个数：", num_zeros)

输出：

每行最大值的索引： [2 2 2]
列名为'0'的个数： 0

解释：

首先，我们使用 NumPy 创建了一个 3x3 的数组 `arr`，其中的元素为 1 到 9。

接下来，我们使用 `argmax` 函数找出每行的最大值的索引，这个函数返回一个一维数组，数组的每个元素表示对应行的最大值的列索引。

然后，我们使用 `count_nonzero` 函数统计出这个数组中值为 0 的元素的个数，即列名为'0'的个数。

在上面的例子中，每行的最大值的列索引都是 2，因此没有列名为'0'的列，输出为 0。

掌握NumPy数组对象ndarray

NumPy（Numerical Python）是一个Python包，它是由一个多维数组对象和用于处理数组的函数组成的。NumPy数组对象ndarray是NumPy的核心。

ndarray是一个n维数组对象，它具有以下特点：

1. 所有元素必须是相同类型的，通常是数值类型（整数、浮点数、复数等）。

2. 维度（即轴的个数）称为数组的秩（rank）。

3. 数组的形状（shape）是一个表示各个轴上元素个数的元组。

4. 数组的大小（size）是指数组中所有元素的总数。

5. 数组的数据类型（dtype）描述了数组中元素的类型。

ndarray可以通过多种方式创建：

1. 从Python列表或元组创建。

2. 使用NumPy的内置函数（如arange和linspace）创建。

3. 从文件中读取数据。

4. 从其他数据类型（如Pandas DataFrame）转换而来。

ndarray提供了许多方法和属性，可以对数组进行各种操作，如索引、切片、重塑、转置、排序、聚合等。

以下是一个简单的例子，展示如何创建一个ndarray并对其进行操作：

import numpy as np

# 从列表创建ndarray
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)

# 输出数组的形状和大小
print(my_array.shape)
print(my_array.size)

# 对数组进行切片操作
print(my_array[1:3])

# 对数组进行重塑操作
my_reshaped_array = my_array.reshape((5, 1))
print(my_reshaped_array)