Argmax du tableau numpy retournant des indices non plats

Question

J'essaie d'obtenir les indices de l'élément maximal dans un tableau Numpy. Cela peut être fait en utilisant numpy.argmax . Mon problème est que je voudrais trouver le plus grand élément de tout le tableau et obtenir les indices de celui-ci.

numpy.argmax peut être appliqué soit le long d'un axe, ce qui n'est pas ce que je veux, soit sur le tableau aplati, ce qui est un peu ce que je veux.

Mon problème est qu'en utilisant numpy.argmax avec axis=None renvoie l'index plat alors que je veux l'index multidimensionnel.

Je pourrais utiliser divmod pour obtenir un indice non plat, mais c'est très laid. Existe-t-il une meilleure façon de procéder ?

Answer 1

Vous pourriez utiliser numpy.unravel_index() sur le résultat de numpy.argmax() :

>>> a = numpy.random.random((10, 10))
>>> numpy.unravel_index(a.argmax(), a.shape)
(6, 7)
>>> a[6, 7] == a.max()
True

Answer 2

np.where(a==a.max())

renvoie les coordonnées de l'élément ou des éléments maximums, mais doit analyser le tableau deux fois.

>>> a = np.array(((3,4,5),(0,1,2)))
>>> np.where(a==a.max())
(array([0]), array([2]))

Ceci, en comparaison avec argmax retourne les coordonnées de tous les éléments égaux au maximum. argmax ne renvoie qu'un seul d'entre eux ( np.ones(5).argmax() renvoie à 0 ).

Answer 3

Pour obtenir l'indice non-plat de toutes les occurrences de la valeur maximale, vous pouvez modifier la fonction eumiro réponse légèrement en utilisant argwhere au lieu de where :

np.argwhere(a==a.max())

>>> a = np.array([[1,2,4],[4,3,4]])
>>> np.argwhere(a==a.max())
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2]])