我想找到沿軸 = 0 的二維數(shù)組的最大值，我不想在行索引處包含該值。我對(duì)這個(gè)解決方案不滿意，因?yàn)槲倚枰谝话偃f行上運(yùn)行它，而且我不想在這里使用 for 循環(huán)。我試過numpy.argmax但它計(jì)算行的最大值，包括行索引處的值。我的二維數(shù)組Arry=([[1, 0.5, 0.3, 0, 0.2], [0, 1, 0.2, 0.8, 0], [0, 1, 1, 0.3, 0], [0, 0, 0, 1, 0]])預(yù)期產(chǎn)出[1, 3, 1]第一行 [1, 0.5, 0.3, 0, 0.2] 在索引 1 處具有最大值，即 0.5，因?yàn)橹?1 在行索引 0 處，同樣在第二行中最大值為 0.8，即索引 3，第 4 行沒有有任何最大值，因?yàn)槎紴榱阄业拇aimport numpy as npfor idx,subarry in enumerate(Arry): newlist=np.delete(subarry, idx) idx_min=min(np.where(subarry==np.max(newlist))[0]) if idx_min != 0: min_elem_idx.append(idx_min)print(min_elem_idx)[1, 3, 1]我正在尋找一種 Pythonic 的方式來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)而不使用 for 循環(huán)
1 回答
不負(fù)相思意
TA貢獻(xiàn)1777條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
這應(yīng)該可以解決問題：
a = np.array([[1, 0.5, 0.3, 0, 0.2],
[0, 1, 0.2, 0.8, 0],
[0, 1, 1, 0.3, 0],
[0, 0, 0, 1, 0]])
# Create an array of ones the same size as a
b = np.ones_like(a)
# Fill the diagonal of b with NaN
np.fill_diagonal(b, np.nan)
# Multiply the arrays in order to remove the index column from the max
c = a*b
# Find the index of the max value of every row (excluding the index value)
np.nanargmax(c, axis=1)
輸出：
array([1, 3, 1, 0])
為了過濾掉每個(gè)值都為零的情況（因此“沒有最大值”，正如您定義的那樣），您必須做一些額外的工作。
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