Numpy - 查找数据点的最大值和值答案

【问题标题】：Numpy - Find maximum point and value of data pointsNumpy - 查找数据点的最大值和值
【发布时间】：2017-08-16 03:33:05
【问题描述】：

我刚开始学习 Numpy（和 Scipy）。我编写了一个程序来计算 f(x) 函数的绘图点。（f(x) 不能明确给出，因为我必须对每个点进行数值求解。）我将值放在二维数组中：

[[x1,    x2,    x3,    ...],
 [f(x1), f(x2), f(x3), ...]]

我现在的目标是找到 f(x) 函数的最大值，并得到它的位置 xm 和它的值 f(xm)。当然我可以很容易地做到这一点，但这似乎是 NumPy 肯定有一个简单的功能。我发现的唯一东西是numpy.amax，但它只返回每个轴的最大值。（例如 numpy.amax([[1, 3, 2],[5, 7, 9]], axis=1) 返回 [3, 9]。）。

我有两个问题：

我是否采用了存储数据点的好方法，或者 NumPy/SciPy 中是否有特定的对象来执行此操作？

是否有内置的 NumPy/SciPy 函数来查找我的数据集的最大值？

这是有问题的代码部分：

def get_max(args):
    ti_0 = sp.pi / 2.0 + 1E-10
    ti_max = sp.pi - 1E-10
    iters = 10000

    step = (ti_max - ti_0) / iters
    ti = ti_0
    result = np.empty((2, iters), float_)   #the dataset, aim is to find the point where ret_energy is maximal
    for i in range(0, iters):
        tret = find_return_time(x, ti)
        ret_energy = ekin(tret, ti)
        ret_time = tret / sp.pi
        result[i, 0] = ret_time
        result[i, 1] = ret_energy
        ti += step

    emax = None
    #emax = find_maximal_return_energy(result) #-> ???
    return emax

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

你可以使用argmax函数：

data = np.array([[2, 4, 6, 8],[1, 3, 9, 7]])
x = data[0,:]
f = data[1,:]
i = np.argmax(f)
print x[i], f[i]

将 (6,9) 打印为具有 f(x) 最大值的 (x, f(x)) 对。请注意，argmax 仅返回最大值的第一次出现。如果f 的最大值有可能多次出现并且您想要x 的所有值，那么您可以这样做

maxvalue = np.max(f)
print x[f == maxvalue], maxvalue

【讨论】：

出于兴趣：为什么data[1,:] 比data[1] 更受欢迎？
在这种情况下它没有任何区别；这只是我的一个习惯。我经常以转置格式存储（x，y）数据，然后我必须写data[:,1]才能得到y的值。

【解决方案2】：

1 - 我想是的

2 - argmax 返回最大值的索引，以便您可以检索该值及其对应的 x 值。

idx = result[1].argmax()
xm = result[0,idx]
fxm = result[1,idx]

【讨论】：