查找数组每行的最大值的列索引，统计其中列索引为'5'的个数

假设数组为二维列表，可以使用以下代码：

array = [
    [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    [7, 8, 9, 10, 11, 12],
    [13, 14, 15, 16, 17, 18],
    [19, 20, 21, 22, 23, 24]
]

max_indexes = []
count = 0

for row in array:
    max_value = max(row)
    max_index = row.index(max_value)
    max_indexes.append(max_index)
    if max_index == 5:
        count += 1

print(max_indexes)
print(count)

输出结果为：

[5, 5, 5, 5]
4

其中，`max_indexes`为每行的最大值的列索引列表，`count`为列索引为'5'的个数。

相关问题

查找numpy数组每行的最大值的列索引，统计其中列索引为'0'的个数

可以使用numpy的argmax()函数来找到每行的最大值的列索引，然后使用numpy的count_nonzero()函数来统计其中为0的个数。

示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

max_indices = np.argmax(a, axis=1)
count_zero = np.count_nonzero(max_indices == 0)

print("每行的最大值的列索引：", max_indices)
print("列索引为'0'的个数：", count_zero)

输出结果为：

每行的最大值的列索引： [2 2 2]
列索引为'0'的个数： 0

这里的数组a中每行的最大值分别为3、6、9，它们的列索引分别为2、2、2，因此max_indices的值为[2, 2, 2]。由于这里没有列索引为0的最大值，count_zero的值为0。

查找数组每行的最大值的列名，统计其中列名为'0'的个数

以下是一种可能的解决方案：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 找出每行的最大值的索引
max_indices = np.argmax(arr, axis=1)

# 统计列名为'0'的个数
num_zeros = np.count_nonzero(max_indices == 0)

print("每行最大值的索引：", max_indices)
print("列名为'0'的个数：", num_zeros)

输出：

每行最大值的索引： [2 2 2]
列名为'0'的个数： 0

解释：

首先，我们使用 NumPy 创建了一个 3x3 的数组 `arr`，其中的元素为 1 到 9。

接下来，我们使用 `argmax` 函数找出每行的最大值的索引，这个函数返回一个一维数组，数组的每个元素表示对应行的最大值的列索引。

然后，我们使用 `count_nonzero` 函数统计出这个数组中值为 0 的元素的个数，即列名为'0'的个数。

在上面的例子中，每行的最大值的列索引都是 2，因此没有列名为'0'的列，输出为 0。