np.argmax(item, -1) 和 np.argmax(item) 有什么区别

np.argmax(item, -1) 和 np.argmax(item) 都是用于在数组中找到最大值的索引。然而，它们的区别在于对于多维数组的处理方式。

当使用 np.argmax(item, -1) 时，它会沿着最后一个轴（即轴的索引为 -1）进行操作。例如，对于一个形状为 (3, 4, 2) 的数组，np.argmax(item, -1) 将返回一个形状为 (3, 4) 的数组，其中每个元素表示在最后一个轴上具有最大值的索引。

而当使用 np.argmax(item) 时，它会将数组展平并查找整个数组中的最大值索引。换句话说，它会忽略数组的维度信息，返回展平后数组中最大值的索引。

所以，如果你想要在多维数组中找到每个维度上的最大值索引，你应该使用 np.argmax(item, -1)。而如果你只对整个数组中的最大值感兴趣，你可以使用 np.argmax(item)。

相关问题

np.argmax(prediction, axis=-1)

np.argmax(prediction, axis=-1)是一个numpy函数，它用于在给定数组中沿指定轴找到最大值的索引。在这个例子中，prediction是一个多维数组，axis=-1表示沿着最后一个轴找到最大值的索引。具体来说，这个函数会返回prediction数组中每个子数组中最大值的索引，这些子数组都是沿着最后一个轴切片的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [np.argmax()函数用法解析——通俗易懂](https://blog.csdn.net/weixin_42755982/article/details/104542538)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python之np.argmax()及对axis=0或者1的理解](https://blog.csdn.net/XYKenny/article/details/98865532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python中np.argmax

在Python中，np.argmax()函数用于返回数组中最大值的索引。它可以用于一维数组和多维数组。对于一维数组，可以直接使用np.argmax()函数来获取最大值的索引。例如，对于数组a = np.array(\[3, 1, 2, 4, 6, 1\])，np.argmax(a)将返回最大值6的索引4。\[1\]

对于多维数组，np.argmax()函数还可以指定axis参数来确定在哪个维度上寻找最大值。例如，对于二维数组a = np.array(\[\[1, 5, 5, 2\], \[9, 6, 2, 8\], \[3, 7, 9, 1\]\])，np.argmax(a, axis=0)将返回每列最大值的索引，即\[1, 2, 2, 1\]。\[2\]

理解np.argmax()函数的一种方法是通过比较每个元素与当前最大值的大小来更新最大值的索引。在一维数组的情况下，可以使用循环来实现这个过程。对于多维数组，可以使用axis参数来指定在哪个维度上进行比较。\[3\]

希望这个解释对你有帮助。如果你还有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python之np.argmax()及对axis=0或者1的理解](https://blog.csdn.net/XYKenny/article/details/98865532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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