获取多维 NumPy 数组中最大值的位置答案

【问题标题】：Get the position of the largest value in a multi-dimensional NumPy array获取多维 NumPy 数组中最大值的位置
【发布时间】：2011-04-04 19:07:27
【问题描述】：

如何获取多维 NumPy 数组中最大值的位置（索引）？

【问题讨论】：

如果有多个位置的值相同，您需要全部还是只需要第一个（或最后一个或任意一个）？

标签： python arrays indexing numpy

【解决方案1】：

argmax() 方法应该会有所帮助。

更新

（阅读评论后）我相信argmax() 方法也适用于多维数组。链接的文档给出了一个例子：

>>> a = array([[10,50,30],[60,20,40]])
>>> maxindex = a.argmax()
>>> maxindex
3

更新 2

（感谢KennyTM 的评论）您可以使用unravel_index(a.argmax(), a.shape) 将索引作为元组获取：

>>> from numpy import unravel_index
>>> unravel_index(a.argmax(), a.shape)
(1, 0)

【讨论】：

但是我有一个多维数组。
使用unravel_index(a.argmax(), a.shape) 将索引作为元组获取。
数字 3 是什么意思？好的，我明白了。我在寻找 (1,0)。
确实应该有一个内置函数来获取元组的值
unravel_index 文档：docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/…

【解决方案2】：

（编辑）我指的是一个已被删除的旧答案。接受的答案是在我之后。我同意argmax 比我的回答更好。

这样做不是更易读/更直观吗？

numpy.nonzero(a.max() == a)
(array([1]), array([0]))

或者，

numpy.argwhere(a.max() == a)

【讨论】：

不必要的慢，因为您计算了最大值，然后将其与所有 a 进行比较。 unravel_index(a.argmax(), a.shape).
我投了赞成票，因为它没有假设 a.max() 在 a 中的出现次数。而 a.argmax() 将返回“第一次”出现（在多维数组的情况下定义不明确，因为它取决于遍历路径的选择）。 docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/… 我也认为 np.where() 是一个更自然/可读的选择，而不是 np.nonzero()。

【解决方案3】：

您可以简单地编写一个函数（仅适用于 2d）：

def argmax_2d(matrix):
    maxN = np.argmax(matrix)
    (xD,yD) = matrix.shape
    if maxN >= xD:
        x = maxN//xD
        y = maxN % xD
    else:
        y = maxN
        x = 0
    return (x,y)

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种方法是将numpy 数组更改为list 并使用max 和index 方法：

List = np.array([34, 7, 33, 10, 89, 22, -5])
_max = List.tolist().index(max(List))
_max
>>> 4

【讨论】：