得到numpy.ndarray的索引

Question

我有一个numpy.ndarray类型的一维数组，我想知道它的最大条目索引。 找到最大值后，我用了

peakIndex = numpy.where(myArray==max)

找到峰值指数。 但是我的脚本吐出来而不是索引

peakIndex = (array([1293]),)

我希望我的代码只吐出整数1293.如何清理输出？

Answer 1

而不是使用numpy.where ，您可以使用numpy.argmax 。

peakIndex = numpy.argmax(myArray)

numpy.argmax返回单个数字，即第一次出现的最大值的展平索引。 如果myArray是多维的，您可能希望将展平的索引转换为索引元组：

peakIndexTuple = numpy.unravel_index(numpy.argmax(myArray), myArray.shape)

Answer 2

要查找数组的最大值，可以使用array.max（）方法。 这可能比另一个答案中描述的for循环更有效，除了不是pythonic之外，它实际上并不是用python编写的。 （如果你想逐个从数组中取出项目进行比较，你可以使用ndenumerate，但是你会牺牲数组的一些性能优势）

numpy.where（）将结果作为元组产生的原因是多个位置可能等于max ...并且这种边缘情况会使某些简单（如使用array [0]）容易出错。 Per 是否有一个Numpy函数来返回数组中某个东西的第一个索引？ ，

“结果是一个元组，首先是所有行索引，然后是所有列索引”。

您的示例使用1-D数组，因此您可以直接从提供的数组中获得所需的结果。 它是一个带有一个元素（一个索引数组）的元组，虽然你可以直接迭代ind_1d [0]，但我将它转换为一个列表仅仅是为了便于阅读。

>>> peakIndex_1d
array([ 1. ,  1.1,  1.6,  1. ,  1.6,  0.8])
>>> ind_1d = numpy.where( peakIndex_1d == peakIndex_1d.max() )
(array([2, 4]),)
>>> list( ind_1d[0] )
[2, 4]

对于3个值等于max的2-D数组，您可以使用：

>>> peakIndex
array([[ 0. ,  1.1,  1.5],
       [ 1.1,  1.5,  0.7],
       [ 0.2,  1.2,  1.5]])
>>> indices = numpy.where( peakIndex == peakIndex.max() )
>>> ind2d = zip(indices[0], indices[1])
[(0, 2), (1, 1), (2, 2)]