在 argmax 输出上使用 np.unravel_index - Python

在 Python 中，我们经常使用 NumPy 库来进行科学计算和数据分析。在 NumPy 中，我们经常需要找到数组中最大值或最小值的索引，以便对应的元素。argmax 是一个常用的函数，它可以帮助我们找到数组中最大值的索引。

然而，argmax 返回的是一个扁平的索引，而不是一个元组。这时，我们可以使用 np.unravel_index 函数将扁平的索引转换为多维数组中的坐标。

以下是如何在 argmax 输出上使用 np.unravel_index 的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 使用 argmax 找到数组中的最大值索引
index_flat = np.argmax(arr)

# 使用 unravel_index 将扁平索引转换为数组中的坐标
index_coord = np.unravel_index(index_flat, arr.shape)

print(f"扁平索引：{index_flat}")
print(f"坐标索引：{index_coord}")

输出结果如下：

扁平索引：8
坐标索引：(2, 2)

在上述代码中，我们首先创建了一个二维数组 arr，然后使用 argmax 函数找到数组中的最大值索引 index_flat，该索引表示数组中的第 8 个元素。接下来，我们使用 np.unravel_index 函数将 index_flat 转换为坐标索引 index_coord，它表示数组中最大值的位置，即 (2, 2)。

使用 np.unravel_index 函数的语法如下：

np.unravel_index(indices, shape, order='C')

其中，indices 是扁平索引，shape 是数组的维度，order 是可选参数，指定将索引转换为多维坐标时使用的遍历顺序（默认为 'C'，即按行优先遍历）。

使用 np.unravel_index 可以轻松将扁平索引转换为数组中的坐标，方便我们在实际应用中进行处理和分析。