Python中的np.argmin()和np.argmax()函數(shù)用法

Python np.argmin()和np.argmax()函數(shù)

按照axis的要求返回最小的數(shù)/最大的數(shù)的下標(biāo)

numpy.argmin(a, axis=None, out=None)
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

a：傳入一個(gè)數(shù)組，

axis：默認(rèn)將輸入數(shù)組展平，否則，按照axis方向

out：可選

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])

# 此時(shí)自動(dòng)展平了
np.argmin(a)
0
np.argmax(a)
5
# 在axis方向上找最小的值并返回坐標(biāo)
np.argmin(a, axis=1)
array([0, 0], dtype=int64)

# 在axis方向上找最大的值并返回坐標(biāo)
np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2], dtype=int64)

當(dāng)有多個(gè)最小值的時(shí)候只顯示第一個(gè)

a = np.arange(6)
a[4] = 0
a

array([0, 1, 2, 3, 0, 5])

np.argmin(a)
0

Python基礎(chǔ)——min/max與np.argmin/np.argmax

這里應(yīng)該是拿min/max（更適合處理可迭代對象，可選的參數(shù)是key=func）與np.min/np.max（可適合處理numpy.ndarray對象，可選的參數(shù)是axis=0或者1）作比較，只不過np.argmin/np.argmax的用法與np.min/np.max相似，這里就不進(jìn)行更正了。

首先min/max與np.argmin/np.argmax函數(shù)的功能不同

前者返回值，后者返回最值所在的索引（下標(biāo)）

處理的對象不同

前者跟適合處理list等可迭代對象，而后者自然是numpy里的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ndarray（多維數(shù)組）

min/max是python內(nèi)置的函數(shù)

np.argmin/np.argmax是numpy庫中的成員函數(shù)

接口不同

min(iterable, key=func)->value
np.argmin(a, axis=None)

常見的接口如上所示，前者除了一個(gè)可迭代對象外，還接收一個(gè)函數(shù)對象（keyword argument），用于指定比較的對象（也即最值比較的內(nèi)容是，將迭代對象中的元素逐個(gè)賦予func函數(shù)對象所得到返回值），可見func只可接受一個(gè)參數(shù)，如min(dict, key=dict.get)。

而np.argmax更多的是進(jìn)行軸上的比較（axis=0，也是默認(rèn)的軸，是列向）

>>> l = ['1', '100', '111', '2']
>>> max(l)
'2'
# 下面我們指定比較內(nèi)容
>>> max(l, key=lambda x: int(x)
'111'
>>> max(l, key=lambda x: len(x))
'100'
>>> max(l, key=lambda x: len(x) and int(x))
'111'

我們也可將min/max作用于list of lists（這里不對tuple和list作區(qū)分）：

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> max(ll)

例如根據(jù)列表中的每一個(gè)元素（tuple或者list類型）的第二位進(jìn)行求最大值：

>>> l = [(1, 2, 5), (2, 3, 5), (3, 2, 5), (4, 4, 5), (5, 1, 5)]
>>> max(l, key=lambda x: x[1])
(4, 4, 5)
>>> l.index(max(l, key=lambda x: x[1]))
3

默認(rèn)情況下，max首先進(jìn)行比較的是items（k，v）中的第一個(gè)內(nèi)容（也即是k），相等的情況下，再進(jìn)行v的比較。

稍作修改，我們便可實(shí)現(xiàn)對v的比較：

>>> max(ll, key=lambda x: x[1])
(-1, 'z')

有時(shí)可能最值所在的下標(biāo)對我們更重要，我們據(jù)此下標(biāo)索引更為豐富的信息。如何不顯式轉(zhuǎn)化為numpy.ndarray類型（有時(shí)也無法轉(zhuǎn)換，當(dāng)異質(zhì)容器時(shí)）不通過np.argmax這樣的函數(shù)獲得最值（任何值都可以）所在的下標(biāo)呢？使用list（tuple）的index()成員函數(shù)。

>>> ll = [(1, 'a'), (3, 'c'), (4, 'e'), (-1, 'z')]
>>> val = max(ll, lambda x: x[1])
>>> ll.index(val)
3

根據(jù)以上用法，我們也可推測并實(shí)現(xiàn)一個(gè)精簡版的max函數(shù)：

def max(items, key=lambda x: x):
    current = items[0]
    for item in items:
        if key(item) > key(current):
            current = item
    return current

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。