np.where寻找最大值
时间: 2023-09-19 10:12:08 浏览: 56
您可以使用`np.where`函数来寻找数组中的最大值及其位置。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 5, 3, 9, 7])
max_value = np.max(arr)
max_index = np.where(arr == max_value)
print("最大值:", max_value)
print("最大值的位置:", max_index)
```
输出结果将会是:
```
最大值: 9
最大值的位置: (array([3]),)
```
请注意,`np.where`返回的结果是一个元组,元组中的第一个元素是一个包含最大值所在位置的数组。在本例中,最大值9位于原数组索引3的位置上。
相关问题
pandas并列最大值的索引 np.where
在给定的例子中,使用np.where函数可以找到pandas DataFrame中指定字符串数据列中字符串的最大长度所对应的数据行的索引。具体地说,通过使用np.where(np.isnan(df))可以找到DataFrame中所有NaN值的索引位置。然后,使用df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]可以获得NaN值所在的行索引,使用df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]可以获得NaN值所在的列索引。因此,在本例中,pandas并列最大值的索引可以通过np.where(np.isnan(df))结合df.index和df.columns来获得。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas 如何找到NaN、缺失值或者某些元素的索引名称以及位置,np.where的使用](https://blog.csdn.net/domodo2012/article/details/110704594)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas使用len函数和max函数计算dataframe中指定字符串数据列中字符串的最大长度、并使用np.where函数筛选...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122598598)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python np.where()函数
np.where()函数是NumPy库中的一个函数,用于根据给定的条件返回一个数组中满足条件的元素的索引。它可以在一维、二维和多维数组中使用。
以下是两个使用np.where()函数的例子:
1. 一维数组中找到最大值的索引:
```python
import numpy as np
array = np.array([0, 1, 2, 3, 5, 4])
max_index = np.where(array == np.max(array))
print("最大值的索引为:", max_index) # 输出:(array([4], dtype=int64),)
```
2. 二维数组中根据条件返回对应的元素:
```python
import numpy as np
array = np.where([[True, False], [True, True]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]])
print("根据条件返回的元素为:")
print(array)
```
输出:
```
根据条件返回的元素为:
[[1 8]
[3 4]]
```
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