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前言

一：list

1.1获得list中最大元素的索引

二 numpy数组中

2.1 可以使用numpy的函数，argmax获得最大元素的索引，相应的获得最小值的话需要使用argmin

2.2 也可以将numpy转为list，然后使用list或者最大值索引的方法获得最大值。

三：补：where 函数

3.1 np.max函数

3.2 np.where函数

3.3 实例：

总结

前言

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

一：list

1.1获得list中最大元素的索引

a = [1,2,3,4,5]

a.index(max(a))

相应的最小值使用

a = [1,2,3,4,5]

a.index(min(a))

二 numpy数组中

获得numpy数组中最大元素的索引

2.1 可以使用numpy的函数，

argmax获得最大元素的索引，相应的获得最小值的话需要使用argmin

arr = np.array([1,2,3,4,5])

maxindex = np.argmax(arr )

maxindex

2.2 也可以将numpy转为list，然后使用list或者最大值索引的方法获得最大值。

a = np.array([1,2,3,4,5])

b = a.tolist()

b.index(max(b))

三：补：where 函数

3.1 np.max函数

• axis=0 代表列 , axis=1 代表行
• 若要返回每一列元素的最大值，需要在 axis=1 方向进行比较，则指定 axis=1
• 若要返回每一行的最大值，在 axis=0 方向进行比较，则指定 axis=0

3.2 np.where函数

numpy.where(condition[,x,y])

• 当数组是一维数组时，返回的值是一维的索引，所以只有一组索引数组
• 当数组是二维数组时，满足条件的数组值返回的是值的位置索引，因此会有两组索引数组来表示值的位置，返回的第一个array表示行坐标，第二个array表示纵坐标，两者一一对应

3.3 实例：

a = np.arange(9).reshape((3,3))

print(a)

print(type(array))

print(np.max(a))    #全局最大

print(np.max(a,axis=0)) #axis 按列查找  找每一列元素最大值 |3列所以结果为列表大小为3

print(np.max(a,axis=1)) #按行查找  找每一行元素最大值

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

print(np.where(a==np.max(a,axis=0)))

总结