Np argmax python что делает

Np argmax python что делает

The numpy.argmax() function returns indices of the max element of the array in a particular axis.

Syntax :

Parameters :

Return :

Code 1 :

Python

Output :

Code 2 :

Python

Output :

Code 3 :

Python

Output :

Note :
These codes won’t run on online IDE’s. Please run them on your systems to explore the working.

4 крутых функции Numpy, которые я использую постоянно

В этой статье я хочу рассказать о нескольких функциях Numpy, которые я использую для анализа данных постоянно. Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но думаю, что инструменты, о которых пойдёт речь, пригодятся каждому без исключения.

Сталкиваясь с новой задачей, я раз за разом думал: «Это достаточно специфичная вещь, вряд ли для неё найдётся встроенная функция». В случае с Numpy, чаще я был неправ, чем прав.

Но давайте ближе к делу. Единственная строка импорта, которая нам нужна:

where()

Функция where() возвратит элементы, удовлетворяющие определённому условию. Посмотрим на примере.

Создадим список оценок (произвольных):

Теперь можно воспользоваться where(), чтобы найти оценки большие, скажем, чем 3:

Обратите внимание, что возвращаются индексы искомых элементов.

Но это, разумеется, ещё не всё, функция может принимать два опциональных параметра:

• первый заменит собой значения, удовлетворяющие условию
• второй сделает это для значений, условию не удовлетворяющих

Поскольку статья задумана краткой, на этом и остановимся.

argmin(), argmax(), argsort()

Функция argmin() возвращает индекс минимального значения. Для того же массива оценок, что мы использовали выше, результат будет:

argmax(), как вы наверняка догадались, делает прямо противоположное — возвращает индекс максимального элемента:

Последняя из троицы argsort() вернёт список индексов отсортированных элементов массива. Не забывайте про неё: вы столкнётесь с огромным количеством ситуаций, когда это нужно.

intersect1d()

Функция intersect1d() возвратит пересечение двух массивов, т.е. уникальные элементы, которые встречаются в обоих. В отличие от предыдущих примеров, она вернёт не индексы, а сами значения.

Создадим два массива:

Найдём общие элементы:

allclose()

Напоследок рассмотрим функцию allclose(). Она возвратит True, если элементы двух массивов равны в пределах допуска. Опять же, вы не представляете, как часто это нужно при работе с данными.

Объявим два массива, разница между соответствующими элементами которых не более 0.2:

Функция allclose() с допуском в 0.1 должна вернуть False:

Повысим допуск до 0.2, чтобы получить приблизительное равенство массивов:

Напутствие

Не счесть количество раз, когда я был (и есть) виноват в изобретении колеса. Часто мы думаем, что наша проблема уникальна, и никто не догадался создать инструмент для её решения. Иногда это правда, но часто чувствуешь себя последним идиотом, найдя удобную стандартную функцию взамен той, на создание которой уже потратил кучу времени.

Потратьте лучше немного этого времени на изучение возможностей популярных библиотек, ведь именно благодаря им библиотеки и стали популярны.

Numpy Argmax, Explained

This tutorial explains how to use the Numpy argmax function. It explains the syntax of np.argmax, and also shows step-by-step examples.

You can click on any of the links below, and it will take you to the appropriate section of the tutorial.

Table of Contents:

Having said that, if you’re new to Numpy, you should probably read the whole tutorial. It will make more sense if you read from start to finish.

A quick introduction to Numpy Argmax

Let’s start off with a quick introduction to the argmax function.

The Numpy argmax function often confuses people, but it starts to make sense once someone explains it clearly (which I’m going to try to do).

Essentially, the argmax function returns the index of the maximum value of a Numpy array.

the Numpy maximum function, but instead of returning the maximum value, it returns the index of the maximum value.

To really explain that, I’m going to quickly review some Numpy and Python basics. This will hopefully make it easier to understand.

Numpy arrays store data

First, let’s quickly review what a Numpy array is.

A Numpy array is a data structure that stores data in a grid format. Although there are exceptions, Numpy arrays almost always store numeric data.

So for example, in the simple Numpy array above, we have 5 values, arranged in a 1 dimensional array.

The Numpy array is essentially a grid-like data structure that stores numeric data.

Locations in a Numpy array have an “index”

The next thing you need to know is that every location in a Numpy array has a position.

It gets a little more complicated for 2D arrays, so let’s keep things simple and look again at a 1D array.

If we have a 1-dimensional array, every location in that array has a sort of address. In Python, we call that address the “index”.

Python data structures – like lists and tuples – use indexes.

Just like the indexes for those structures, Numpy array indexes start at 0. Additionally, we can use those index values to identify or retrieve specific elements of an array.

Numpy Argmax Identifies the Maximum Value and Returns the Associated Index

Now, let’s bring this back to the argmax function.

When we use Numpy argmax, the function identifies the maximum value in the array.

But instead of retrieving the value, Numpy argmax retrieves the index that’s associated with the maximum value.

the examples section, but before I do that, we should look at the syntax first.

The syntax of np.argmax

Ok. Let’s take a look at the syntax.

A quick note

One quick note before we dive in.

This syntax explanation (and the examples below) assume that you’ve imported Numpy with the alias ‘ np ‘.

You can do that with the code import numpy as np .

This is the common convention among Python data scientists, and we’ll be sticking with it here.

With that said, let’s look at the exact syntax.

np.argmax syntax

The syntax of np.argmax is really pretty simple.

You call the function as np.argmax() .

Examples of how to use Numpy Argmax

Ok. Let’s take a look at a few examples.

Things almost always make more sense when you can look at some examples, but that’s particularly true with np.argmax.

Examples:

Run this code first

Before you run any of the examples, you need to import Numpy.

You can do that with the following code:

When we do this, we’ll be able to call our Numpy functions starting with the alias ‘ np ‘.

EXAMPLE 1: Use argmax on a 1 dimensional array

Ok, let’s start simple.

Here, we’re going to identify the index of the maximum value of a 1-dimensional Numpy array.

First, let’s just create the array:

Next, let’s apply np.argmax.

Explanation

This one is pretty simple.

There are several elements in this array. The maximum value of the array is 100.

The maximum value (100) is at index position 3, so argmax returns the value ‘3’.

EXAMPLE 2: Apply argmax to a 2 dimensional array

Let’s take a look at a slightly more complicated example.

Let’s look at how argmax works with a 2-dimensional array.

Notice the large values 100 and 600 in the array.

Ok. Now, let’s apply np.argmax.

Explanation

Here the output is 5. Why?

Here, we’re operating on a 2-dimensional array.

By default, if we’re working with a 2D array and we do not specify an axis, the Numpy argmax function will apply a 2-step process.

First, it will flatten out the array to a 1-dimensional array. (Note, it does this for 2D arrays but also for higher dimensional arrays).

Second, it applies the argmax function to the flattened array.

EXAMPLE 3: Use argmax along axis 0

Now, let’s apply argmax to a 2D array, and also use the axis parameter.

Here, we’re going to set axis = 0 .

In this example, we’ll re-use the array that we created in example 2, but here’s the code to recreate it, in case you didn’t run example 2.

Next, let’s apply Numpy argmax with axis = 0 :

Explanation

This is a little more complicated, and it’s harder to understand, but let’s break it down.

Remember: Numpy axes are like directions along a Numpy array. For a 2D array, the axis-0 direction points downward against the rows.

When we apply Numpy argmax in the axis-0 direction, it identifies the maximum along that axis and returns the index.

EXAMPLE 4: Use argmax along axis 1

Ok. Let’s do one more example.

Let’s apply argmax in the axis 1 direction.

First, let’s create our array (the same array as the previous two examples):

And now, let’s apply argmax.

Explanation

This one is also a little hard to understand, and to understand it, you really need to know how Numpy axes work.

Here, we’re applying np.argmax along axis-1. Remember: for 2D Numpy arrays, axis-1 points horizontally across the columns.

Leave Your Questions in the Comments Section

If you have any other questions about Numpy argmax, just leave your questions in the comments section near the bottom of the page.

Join our course to learn more about Numpy

In this tutorial, I’ve shown you how to use one Numpy function, Numpy argmax.

Numpy argmax is useful for some tasks, but if you’re working with numeric data in Python, there’s a lot more to learn. You’ll probably have to learn a lot more about Numpy.

If you’re serious about learning Numpy, you should consider joining our premium course called Numpy Mastery.

Numpy Mastery will teach you everything you need to know about Numpy, including:

• How to create Numpy arrays
• How to use the Numpy random functions
• What the “Numpy random seed” function does
• How to Numpy axes work
• How to reshape, split, and combine your Numpy arrays
• Applying mathematical operations on Numpy arrays
• and more …

Additionally, when you join the course, you’ll discover our unique practice system that will enable you to memorize all of the syntax that you learn.

As long as you practice like we show you, you’ll master all of the critical Numpy syntax within a few weeks.

If you have trouble remembering Numpy syntax, this is the course you’ve been looking for.

How does numpy argmax work?

This makes sense as the sum along axis 1 (row) is [42 58 74] and axis 0 (column) is [48 45 42 39] . However, i am confused of how argmax work. From my understanding, argmax is supposed to return the max number along the axis. Below is my code and output.

Code: print(np.argmax(x,axis=1)) . Output: [0 0 0]

Code: print(np.argmax(x,axis=0)) . Output: [2 2 2 2]

Where does 0 and 2 come from? I’ve deliberately used a set of more complex integer values (9..20) so as to distinguish between the 0 and 2 and the integer values inside the array.