argmax axis
arr = np.array([[1, 10, 3], [6, 5, 11], [7, 8, 9], [12, 2, 4]]) print('axis=0', np.argmax(arr, axis=0)) print('axis=1', np.argmax(arr, axis=1))# arr[0] = [1, 10 ...,numpy.argmax¶. numpy. argmax (a, axis=None, out=None)[source] ... , 这个很好理解，只是tf.argmax()的参数让人有些迷惑，比如，tf.argmax(array, 1)和tf.argmax(array, 0)有啥区别呢？ 这里面就涉及到一个概念：axis ..., numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 返回沿轴axis最大值的索引。Parameters: a : array_like 数组axis : int, 可选默认情况下，索引的是平铺的 ..., 在使用argmax()函数时，比如在深度学习里面计算acc经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值，对于，tensorflow ...,np.argmax(a,axis=1) 我期望 array([1,1,1]). 我對numpy.argmax()和numpy.argmin()的工作方式嚴重頭痛。 ,numpy.argmax¶. numpy. argmax (a, axis=None, out=None)[source]¶. Returns the indices of the maximum values along an axis. Parameters. aarray_like. , numpy.argmax¶. numpy. argmax (a, axis=None, out=None)[source]¶. Returns the indices of the maximum values along an axis. Parameters., import numpy as np a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9]]) print(np.argmax(a)) print(np.argmax(a, axis=0)) #豎著比較，返回行號 print(np.argmax(a ..., 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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