现在有m*n的二维numpy数组，每取每一行的最大值和该最大值对应的列数，要求以二维numpy数组形式输出

可以使用numpy的argmax函数找到每一行的最大值所在的列数，然后使用numpy的max函数找到每一行的最大值，最后将列数和最大值组成一个二维numpy数组即可。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一个3x4的二维numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 找到每一行的最大值所在的列数
max_col = np.argmax(arr, axis=1)

# 找到每一行的最大值
max_val = np.max(arr, axis=1)

# 将列数和最大值组成一个二维numpy数组
result = np.column_stack((max_col, max_val))

print(result)
# 输出：
# [[3 4]
#  [3 8]
#  [3 12]]

其中，np.argmax(arr, axis=1)表示沿着每一行找到最大值所在的列数，np.max(arr, axis=1)表示沿着每一行找到最大值。np.column_stack((max_col, max_val))表示将列数和最大值按列方向合并成一个二维numpy数组。

相关问题

创建20到40之间均匀分布的4*5二维NumPy数组对象，计算数组中每行的平均值,计算数组中每列的最大值;返回数组中最小值的索引。

好的，您的问题已经记录下来了。以下是ChitGPT的回答：

为了满足您的需求，我们可以使用NumPy库创建一个20到40之间均匀分布的4*5二维NumPy数组。请看下面的代码：

import numpy as np

arr = np.random.uniform(20, 40, (4, 5))
print(arr)

接下来，我们可以使用NumPy库的mean函数计算数组中每行的平均值，以及max函数计算数组中每列的最大值。代码如下：

row_means = np.mean(arr, axis=1)
col_maxes = np.max(arr, axis=0)

print("Row means:", row_means)
print("Column maxes:", col_maxes)

最后，我们可以使用NumPy库的argmin函数返回数组中最小值的索引。代码如下：

min_index = np.argmin(arr)

print("Index of minimum value:", min_index)

希望这个回答能够满足您的需求。如果您还有其他问题，请继续提问。

二维numpy数组，对每一列做最大最小值的归一

您好！针对您的问题，可以使用numpy库中的min()和max()函数分别求出每一列的最小值和最大值，然后用每一列的数值减去最小值，再除以最大值减最小值的差，就可以实现每一列的最大最小值归一化操作。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 原始二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 对每一列进行最大最小值归一化
min_vals = np.min(arr, axis=0)  # 每一列的最小值
max_vals = np.max(arr, axis=0)  # 每一列的最大值
norm_arr = (arr - min_vals) / (max_vals - min_vals)  # 归一化后的数组

print(norm_arr)

输出结果为：

[[0.         0.         0.        ]
 [0.5        0.5        0.5       ]
 [1.         1.         1.        ]]

其中，每一列的数值都被归一到了0到1之间。