numpy.argmax

numpy.argmax是一个函数，用于返回数组中最大值的索引。它的使用方法如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
max_index = np.argmax(arr)

print("数组中最大值的索引为：", max_index)

输出结果为：`数组中最大值的索引为： 4`，表示数组中最大值为5，它的索引为4。注意，如果数组有多个最大值，该函数只会返回第一个最大值的索引。

相关问题

pycharm numpy.argmax

在PyCharm中，您可以使用`numpy.argmax`函数来获取数组中最大值的索引位置。请按照以下步骤操作：

1. 确保已经安装了NumPy库。如果没有安装，可以在PyCharm的终端中使用以下命令安装：`pip install numpy`

2. 导入NumPy库：在代码中添加`import numpy as np`

3. 创建一个NumPy数组，并使用`numpy.argmax`函数获取最大值的索引。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
max_index = np.argmax(arr)

print("最大值的索引位置：", max_index)

运行代码后，将输出最大值的索引位置。

请注意，`numpy.argmax`函数的参数可以是一维或多维数组。如果是多维数组，返回的将是扁平化后的索引位置。

numpy.argmax() 和 numpy.argmin()

numpy.argmax() 函数返回数组中最大值的索引，而 numpy.argmin() 函数返回数组中最小值的索引。这两个函数都可以接受一个参数 axis，用于指定沿着哪个轴计算最大值或最小值。如果不指定 axis 参数，则会将整个数组视为一个一维数组来计算最大值或最小值。例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 1]])
print(np.argmax(a))  # 输出：4，即 a[1, 1] 的索引
print(np.argmax(a, axis=0))  # 输出：[1 1 0]，即每列最大值的索引
print(np.argmin(a))  # 输出：0，即 a[0, 0] 的索引
print(np.argmin(a, axis=1))  # 输出：[0 2]，即每行最小值的索引