numpy.ndarra取最大值索引

可以使用numpy的argmax函数来取得ndarray中最大值的索引。例如，下面的代码可以取得数组a中最大值的索引：

import numpy as np

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

print(max_index)  # 输出 4

如果想在多维数组中取得最大值的索引，可以指定axis参数来沿着指定的维度进行计算。例如，下面的代码可以取得数组b中每一行的最大值的索引：

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_indices = np.argmax(b, axis=1)

print(max_indices)  # 输出 [2 2 2]

相关问题

unhashable type: 'numpy.ndarra

y'

这个错误通常是由于尝试将numpy数组作为字典的键而引起的。numpy数组是不可哈希的，因为它们是可变的。要解决这个问题，可以将numpy数组转换为元组或列表，然后将其用作字典的键。例如，如果有一个numpy数组a，可以使用tuple(a)或list(a)将其转换为元组或列表，然后将其用作字典的键。

TypeError: tofile() argument 2 must be str, not numpy.ndarra

这个错误是由于 `tofile()` 函数的第二个参数需要是字符串类型，而不是一个 NumPy 数组（`numpy.ndarray`）类型。要解决这个问题，你可以将数组转换为字符串，然后再传递给 `tofile()` 函数。你可以使用 `numpy.array2string()` 函数将数组转换为字符串，然后再传递给 `tofile()` 函数，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr_string = np.array2string(arr)
arr_string.tofile('file.txt')

这样，你就可以将数组以字符串的形式保存到文件中了。