numpy argmax 如何工作？

Question

所以我知道 numpy argmax 检索沿轴的最大值。因此，

x = np.array([[12,11,10,9],[16,15,14,13],[20,19,18,17]])
print(x)
print(x.sum(axis=1))
print(x.sum(axis=0))

会输出，

[[12 11 10  9]
 [16 15 14 13]
 [20 19 18 17]]


[42 58 74]

[48 45 42 39]

这是有道理的，因为沿轴 1（行）的总和是[42 58 74]，轴 0（列）是[48 45 42 39]。但是，我对 argmax 的工作方式感到困惑。根据我的理解， argmax 应该返回沿轴的最大数。下面是我的代码和输出。

代码：print(np.argmax(x,axis=1))。输出：[0 0 0]

代码：print(np.argmax(x,axis=0))。输出：[2 2 2 2]

哪里0以及2从何而来？我特意使用了一组更复杂的整数值 (9..20) 来区分数组中的0和2和整数值。

Answer 1

np.argmax(x,axis=1)返回每一行中最大值的索引。

axis=1 表示“沿轴 1”，即行。

[[12 11 10  9]    <-- max at index 0
 [16 15 14 13]    <-- max at index 0
 [20 19 18 17]]   <-- max at index 0

因此它的输出是[0 0 0]。

它与 for 类似np.argmax(x,axis=0)，但现在它返回每列中最大值的索引。