argmax axis 1

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argmax axis 1

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argmax axis 1 相關參考資料
numpy 和tensorflow中argmax(),argmin()函数使用讲解 ... - CSDN

a = np.array([[2,5,6],[7,6,1]]) print(np.argmax(a)). 1; 2. 输出结果为3,因为a里面7是最大的,如果没有指定axis,默认就是None,相当于把array平铺 ...

https://blog.csdn.net

numpy.argmax — NumPy v1.10 Manual

Returns the indices of the maximum values along an axis. ... 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, ...

https://docs.scipy.org

numpy.argmax — NumPy v1.11 Manual

Returns the indices of the maximum values along an axis. ... 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, ...

https://docs.scipy.org

numpy.argmax — NumPy v1.13 Manual

Returns the indices of the maximum values along an axis. ... 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, ...

https://docs.scipy.org

numpy.argmax — NumPy v1.16 Manual

a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10 >>> a array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]]) >>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, axis=1)&n...

https://docs.scipy.org

numpy.argmax — NumPy v1.17.dev0 Manual

a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10 >>> a array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]]) >>> np.argmax(a) 5 >>> np.argmax(a, axis=0) array([1, 1, 1]) >>> np.argmax(a, axis=1)&n...

https://www.numpy.org

numpy.argmax() - u013713117的专栏- CSDN博客

numpy里面的argmax函数函数原型:defargmax(a,axis=None,out=None)a----输入arrayaxis----为0代表列方向,为1代表行方向out----结果写到这个.

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numpy: argmin() 和argmax() 函数的逻辑是什么?_numpy_帮酷编程问答

np.argmin(a,axis=0) 我期望 array([0,0,0,0]); np.argmin(a,axis=1) 我期望 array([0,0,0]); np.argmax(a,axis=0) 我期望 array([1,1,1,1]); np.argmax(a ...

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What is the meaning of axis=-1 in keras.argmax? - Stack Overflow

This means that the index that will be returned by argmax will be taken from the last axis. Your data has some shape (19,19,5,80) . This means:.

https://stackoverflow.com

详解numpy的argmax - 荷楠仁- 博客园

argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], ...

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