파이썬 numpy.argmax()

Suraj Joshi 2023년1월30일

NumPy

numpy.argmax()의 구문 :
예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾는numpy.argmax()메서드
예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾기 위해numpy.argmax()메서드에서axis 매개 변수 설정
예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾기 위해numpy.argmax()메서드에서out 매개 변수를 설정합니다

Python Numpy numpy.argmax()는 주어진 NumPy 배열에서 가장 높은 값을 가진 값의 인덱스를 반환합니다.

`numpy.argmax()`의 구문 :

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

매개 변수


`a`	가장 높은 값의 인덱스를 찾아야하는 배열로 변환 할 수있는 배열 또는 객체입니다.
`axis`	행(`axis=0`) 또는 열(`axis=1`)을 따라 가장 큰 값의 색인을 찾습니다. 기본적으로 가장 큰 값의 인덱스는 배열을 평면화하여 찾습니다.
`out`	`np.argmax` 메소드의 결과에 대한 자리 표시 자입니다. 결과를 보관하려면 적절한 크기 여야합니다.

반환

전체 배열에서 가장 높은 값을 가진 요소의 인덱스 배열입니다.

예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾는`numpy.argmax()`메서드

1 차원 배열에서 가장 높은 값의 인덱스 찾기

import numpy as np

a=np.array([2,6,1,5])

print("Array:")
print(a)

req_index=np.argmax(a)
print("\nIndex with the largest value:")
print(req_index)

print("\nThe largest value in the array:")
print(a[req_index])

출력:

Array:
[2 6 1 5]

Index with the largest value:
1

The largest value in the array:
6

주어진 입력 배열에서 가장 큰 값을 가진 요소의 인덱스를 제공합니다.

np.argmax()메서드에서 반환 된 인덱스를 사용하여 배열에서 가장 큰 값을 찾을 수도 있습니다.

배열에 두 개의 가장 큰 값이있는 경우 메서드는 배열에서 가장 먼저 나타나는 가장 큰 요소의 인덱스를 반환합니다.

import numpy as np

a=np.array([2,6,1,6])

print("Array:")
print(a)

req_index=np.argmax(a)
print("\nIndex with the largest value:")
print(req_index)

print("\nThe largest value in the array:")
print(a[req_index])

출력:

Array:
[2 6 1 5]

Index with the largest value:
1

The largest value in the array:
6

여기서6은 배열에서 두 번 발생하는 가장 높은 값이지만np.argmax()는 배열에서 먼저 나오기 때문에1 인덱스에서6의 인덱스를 반환합니다.

2 차원 배열에서 가장 높은 값의 인덱스 찾기

import numpy as np

a=np.array([[2,1,6],
            [7,4,5]])

print("Array:")
print(a)

req_index=np.argmax(a)
print("\nIndex with the largest value:")
print(req_index)

출력:

Array:
[[2 1 6]
 [7 4 5]]

Index with the largest value:
3

여기서axis 매개 변수가 지정되지 않았기 때문에 배열이 평평 해지고 평평해진 배열에서 가장 큰 요소의 인덱스가 반환됩니다.

예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾기 위해`numpy.argmax()`메서드에서`axis` 매개 변수 설정

열 축을 따라 가장 높은 요소의 인덱스 찾기

import numpy as np

a=np.array([[2,1,6],
            [7,4,5]])

print("Array:")
print(a)

req_index=np.argmax(a,axis=0)
print("\nIndices with the largest value along column axis:")
print(req_index)

출력:

Array:
[[2 1 6]
 [7 4 5]]

Index with the largest value:
[1 1 0]

axis=0을 설정하면 각 열을 따라 가장 높은 값의 인덱스를 제공합니다. 여기서 첫 번째 열은 색인 1에서 가장 높은 값을 가지며 두 번째 열은 색인 1에서 가장 높은 값을 가지며 세 번째 열은 색인 0에서 가장 높은 값을 갖습니다.

행 축을 따라 가장 높은 요소의 인덱스 찾기

import numpy as np

a=np.array([[2,1,6],
            [7,4,5]])

print("Array:")
print(a)

req_index=np.argmax(a,axis=1)
print("\nIndices with the largest value along row axis:")
print(req_index)

출력:

Array:
[[2 1 6]
 [7 4 5]]

Indices with the largest value along the row axis:
[2 0]

axis=1을 설정하면 각 행을 따라 가장 높은 값의 인덱스를 제공합니다.

예제 코드: 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾기 위해`numpy.argmax()`메서드에서`out` 매개 변수를 설정합니다

import numpy as np

a=np.array([[2,1,6],
            [7,4,5]])

req_index=np.array(0)

print("Array:")
print(a)

np.argmax(a,out=req_index)
print("\nIndex with the largest value:")
print(req_index)

출력:

Array:
[[2 1 6]
 [7 4 5]]

Index with the largest value:
3

여기서 req_index변수는 필요한 인덱스 값에 대한 자리 표시 자 역할을하며 출력 크기가 req_index와 같아야합니다.

작가: Suraj Joshi

Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

numpy.argmax()의 구문 :