np.argmax是做什么的，怎么用？

np.argmax是numpy库中的一个函数，用于返回数组中最大值的索引。它的用法如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
max_index = np.argmax(a)
print(max_index)  # 输出 4，即a中最大值5的索引

如果在二维数组中使用np.argmax，它将返回沿着指定轴的最大值索引。例如，如果要找到一个二维数组中每行的最大值，可以使用如下代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 3, 2], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
max_index = np.argmax(a, axis=1)
print(max_index)  # 输出 [1 2 2]，即每行最大值的索引

其中axis=1表示沿着每行找到最大值索引。

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np.argmax(item, -1) 和 np.argmax(item) 有什么区别

np.argmax(item, -1) 和 np.argmax(item) 都是用于在数组中找到最大值的索引。然而，它们的区别在于对于多维数组的处理方式。

当使用 np.argmax(item, -1) 时，它会沿着最后一个轴（即轴的索引为 -1）进行操作。例如，对于一个形状为 (3, 4, 2) 的数组，np.argmax(item, -1) 将返回一个形状为 (3, 4) 的数组，其中每个元素表示在最后一个轴上具有最大值的索引。

而当使用 np.argmax(item) 时，它会将数组展平并查找整个数组中的最大值索引。换句话说，它会忽略数组的维度信息，返回展平后数组中最大值的索引。

所以，如果你想要在多维数组中找到每个维度上的最大值索引，你应该使用 np.argmax(item, -1)。而如果你只对整个数组中的最大值感兴趣，你可以使用 np.argmax(item)。

这行代码的作用theta = np.arctan2(cols / 2 - np.argmax(np.sum(np.abs(fshift_filtered), axis=0)), rows / 2 - np.argmax(np.sum(np.abs(fshift_filtered), axis=1))) * 180 / np.pi

这行代码的作用是计算傅里叶变换后的图像的主方向角度。具体来说，它使用 np.argmax 函数查找图像在沿水平轴和垂直轴方向上幅值之和最大的位置，并使用 np.arctan2 函数计算这个位置相对于图像中心点的角度。最后，代码将角度从弧度转换为度数。