dask.array.argmax

dask.array.argmax¶

dask.array.argmax(a, axis=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)[源代码]¶

返回沿某个轴的最大值的索引。

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Dask 版本可能存在一些不一致性。

参数

aarray_like: 输入数组。
轴int, 可选: 默认情况下，索引是针对展平的数组，否则沿着指定的轴进行。
出数组，可选: 如果提供，结果将被插入到这个数组中。它应该具有适当的形状和数据类型。
keepdimsbool, 可选: 如果设置为 True，则被缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中。通过此选项，结果将正确地与数组进行广播。

1.22.0 新版功能.

返回

index_arrayint 的 ndarray: 数组的索引数组。它的形状与 a.shape 相同，但沿 axis 的维度被移除。如果 keepdims 设置为 True，那么 axis 的大小将为 1，结果数组将具有与 a.shape 相同的形状。

参见

ndarray.argmax, argmin
amax: 沿给定轴的最大值。
unravel_index: 将一个扁平索引转换为索引元组。
take_along_axis: 应用 np.expand_dims(index_array, axis) 从 argmax 到数组，就像调用 max 一样。

注释

在最大值多次出现的情况下，返回对应于首次出现的索引。

示例

>>> import numpy as np  
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10  
>>> a  
array([[10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])
>>> np.argmax(a)  
5
>>> np.argmax(a, axis=0)  
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)  
array([2, 2])

N维数组中最大元素的索引：

>>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)  
>>> ind  
(1, 2)
>>> a[ind]  
15

>>> b = np.arange(6)  
>>> b[1] = 5  
>>> b  
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b)  # Only the first occurrence is returned.  
1

>>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])  
>>> index_array = np.argmax(x, axis=-1)  
>>> # Same as np.amax(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1), axis=-1)  
array([[4],
       [3]])
>>> # Same as np.amax(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, axis=-1),  
...     axis=-1).squeeze(axis=-1)
array([4, 3])

将 keepdims 设置为 True，

>>> x = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))  
>>> res = np.argmax(x, axis=1, keepdims=True)  
>>> res.shape  
(2, 1, 4)

dask.array.arctanh

dask.array.argmin