一、numpy.argmax函数
numpy是Python中经常使用的一种科学计算包，其提供了丰富的函数和工具，被广泛应用到科学计算领域。其中，numpy.argmax函数是一个常用的函数，该函数返回沿给定轴最大值的索引。
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(np.argmax(a)) # 输出 8
print(np.argmax(a, axis=0)) # 输出 [2 2 2]
print(np.argmax(a, axis=1)) # 输出 [2 2 2]
在上面的代码中，利用numpy库中的argmax函数进行了三次运算，第一次是求解a数组中最大值所在的索引，第二次是在列维度上求解a数组中最大值所在的索引，第三次是在行维度上求解a数组中最大值所在的索引。
二、numpy.argmax的参数
argmax函数的常见参数有两个，axis和out。其中axis参数用于指定沿某个轴找到最大值所在的索引，其值为整数或元组形式；out参数用于指定输出结果的数组，如果不指定则会创建一个新的数组返回。
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(np.argmax(a, axis=0)) # 输出 [2 2 2]
print(np.argmax(a, axis=1)) # 输出 [2 2 2]
b = np.zeros(3)
print(np.argmax(a, axis=0, out=b)) # 输出 [2 2 2]
print(b) # 输出 [2. 2. 2.]
在上面的代码中，我们通过设置axis参数的值来指定沿某个维度计算最大值的索引，并且利用out参数指定储存结果的数组。如果不指定out参数，则会创建一个新的数组返回。
三、numpy.bold
numpy和Python中的其他库结合使用，可以提高代码的效率和易用性。另外，numpy也提供了一些方便的函数，例如numpy.bold函数的应用。
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
b = np.array([0, 2, 1])
print(a[np.arange(3), b]) # 输出 [0 5 7]
a[np.arange(3), b] += 10
print(a) # 输出 [[10 1 2]
# [ 3 4 15]
# [ 6 17 8]]
在上面的代码中，我们首先使用numpy库中的arange函数生成一个长度为3的数组，并根据数组b来试图获取a数组中3个位置的数值，最终输出固定数组中的数值。之后，我们通过修改这些位置在a数组中的数值，并用print函数进行验证，得到了修改后的结果。
四、numpy.argmax的适用场景
argmax函数通常被用于获取数组中最大值的位置或者索引，或者判断当前位置处是否为最大值位置。例如，在机器学习中，我们可以使用argmax函数来对预测的结果进行转换成类别，并且将其与标签对比，从而评测模型分类的准确率等参数。
import numpy as np
y_true = np.array([0, 1, 2, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 1, 1, 1, 0])
accuracy = np.mean(np.argmax(y_pred, axis=1) == y_true)
print(accuracy)
在上面的代码中，我们使用numpy库中的argmax函数来将预测结果进行转换，并与真实结果相比较，从而得到分类准确率。
五、numpy.argmax的注意事项
在使用argmax函数时需要注意的一些事项，例如：argmax函数只能返回最大值所在的位置，如果需要求解最大值，则还需要使用其他函数；当数组维度较多时，需要考虑使用将多维数组转换成一维数组的方式，以便于使用argmax进行索引查询等操作。
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
print(np.max(a)) # 输出 8
print(np.argmax(a.reshape(-1))) # 输出 8
在上面的代码中，我们首先使用了numpy库中的max函数来获取数组中的最大值，之后使用reshape函数来将多维数组转换成一维数组，并利用argmax函数来求解数组中最大值所在的位置。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/244004.html
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