argmax在Python中应该如何实现？它应该尽可能高效，因此它应该与可迭代对象一起使用。三种实现方式:给定一个可迭代的对返回与最大值对应的键给定一个可迭代的值，返回最大值的索引给定一个可迭代的键和一个函数f，返回具有最大f(key)的键 最佳答案 我修改了我找到的最佳解决方案:#givenaniterableofpairsreturnthekeycorrespondingtothegreatestvaluedefargmax(pairs):returnmax(pairs,key=lambdax:x[1])[0]#givenani

我无法理解argmax和argmin与轴参数一起使用时的输出。例如:>>>a=np.array([[1,2,4,7],[9,88,6,45],[9,76,3,4]])>>>aarray([[1,2,4,7],[9,88,6,45],[9,76,3,4]])>>>a.shape(3,4)>>>a.size12>>>np.argmax(a)5>>>np.argmax(a,axis=0)array([1,1,1,1])>>>np.argmax(a,axis=1)array([3,1,1])>>>np.argmin(a)0>>>np.argmin(a,axis=0)array([0,0,2,2

我正在尝试找到一个函数，该函数返回给定列表中所有次出现的最大值。numpy.argmax然而只返回它找到的第一个匹配项。例如:fromnumpyimportargmaxlist=[7,6,5,7,6,7,6,6,6,4,5,6]winner=argmax(list)printwinner只给出索引0。但我希望它给出所有索引:0,3,5. 最佳答案 正如np.argmax的文档所说:“如果多次出现最大值，则返回与第一次出现相对应的索引。”，所以你将需要另一种策略。你有一个选择是使用np.argwhere结合np.amax:>>>imp

如何找到特定列的值最大的行？df.max()会给我每一列的最大值，我不知道如何得到对应的行。 最佳答案 使用Pandasidxmax功能。很简单:>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])>>>dfABC01.232853-1.979459-0.57362610.1407670.3949401.06889020.7420231.343977-0.57974532.125299-0

如何找到特定列的值最大的行？df.max()会给我每一列的最大值，我不知道如何得到对应的行。 最佳答案 使用Pandasidxmax功能。很简单:>>>importpandas>>>importnumpyasnp>>>df=pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])>>>dfABC01.232853-1.979459-0.57362610.1407670.3949401.06889020.7420231.343977-0.57974532.125299-0