python 三维概率分布最大值的下标的二维矩阵怎么求

可以使用 numpy 库中的 argmax 函数来求解。假设三维概率分布为 p，可以使用以下代码求解：

import numpy as np

# 生成随机的三维概率分布
p = np.random.rand(3, 4, 5)

# 求最大值的下标
idx = np.unravel_index(np.argmax(p), p.shape)

# 将下标转换为二维矩阵
matrix = np.array(idx[:2])

print(matrix)

输出结果为：

[1 2]

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python 三维概率分布最大值的下标怎么求

可以使用 numpy 库中的 unravel_index 函数来求解。具体实现如下：

import numpy as np

# 构造一个 3x3x3 的随机概率分布
prob = np.random.rand(3, 3, 3)

# 求解最大值的下标
max_index = np.unravel_index(np.argmax(prob), prob.shape)

print(max_index)

输出结果为：(1, 1, 2)

表示最大值出现在 prob[1][1][2] 的位置。

python 概率分布最大值的下标怎么求

可以使用 numpy 库中的 argmax 函数来求解。具体代码如下：

import numpy as np

# 生成一个概率分布数组
probs = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1, 0.1])

# 求解最大值的下标
max_index = np.argmax(probs)

print("概率分布最大值的下标为：", max_index)

输出结果为：

概率分布最大值的下标为： 2