np.argmax中axis的意义

函数定义

np.argmax是用于取得数组中每一行或者每一列的的最大值。

函数如下：

np.argmax(
   a,
   axis=None,
   out=None)

a：输入矩阵；
axis：对于二维向量而言，0代表对行进行最大值选取，此时对每一列进行操作；1代表对列进行最大值选取，此时对每一行进行操作。三维向量的情况更为复杂，需要结合例子说明。实际上axis的大小代表着进入到第axis+1个[ ]内，对其剩余的部分进行对比；
out：可以指定输出矩阵的变量

举例如下：

一维数组：

import numpyas np

x= np.arange(12)
index= np.argmax(x)print(x)# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]print(index)# 11

二维数组：

import numpyas np

x= np.arange(12).reshape(3,4)
index= np.argmax(x, axis=0)
index_1= np.argmax(x, axis=1)print(x)# [[ 0  1  2  3]# [ 4  5  6  7]# [ 8  9 10 11]]print(index)# 11print(index_1)# [3 3 3]

三维数组：

import numpyas np

x= np.arange(24).reshape(2,3,4)
index= np.argmax(x)
index_1= np.argmax(x, axis=1)
index_2= np.argmax(x, axis=2)print(x)# [[[ 0  1  2  3]#   [ 4  5  6  7]#   [ 8  9 10 11]]#  [[12 13 14 15]#   [16 17 18 19]#   [20 21 22 23]]]print(index)# 23print(index_1)# [[2 2 2 2]#  [2 2 2 2]]print(index_2)# [[3 3 3]#  [3 3 3]]# 当axic=1时，进入到第二个[]中比较，# 当axic=2时，进入第三个[]中比较。

实际上axis的大小代表着进入到第axis+1个[ ]内，对其剩余的部分进行对比，以此类推，建议最好还是自己动手去敲一遍，易于理解。
参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/100017976