《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.3.9　Numpy中的arg运算

2.3.9　Numpy中的arg运算

argmax函数就是用来求一个array中最大值的下标。简单来说，就是最大的数所对应的索引（位置）是多少。示例代码如下：

index2 = np.argmax([1,2,6,3,2])          #返回的是2

argmin函数可用于求一个array中最小值的下标，用法与argmax类似。示例代码如下：

index2 = np.argmin([1,2,6,3,2]) #返回的是0

下面我们来探索下Numpy矩阵的排序和如何使用索引，示例代码如下：

import numpy as np

x = np.arange(15)

print(x)    # array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])

np.random.shuffle(x)    #随机打乱

print(x)    # array([ 8, 13, 12,  3,  9,  2, 10,  0, 11,  5, 14,  7,  1,  4,  6])

sx = np.argsort(x)  #从小到大排序，返回索引值

print(sx)  # [ 7 12  5  3 13  9 14 11  0  4  6  8  2  1 10]

这里简单解释一下，第一个元素7代表的是x向量中的0的索引地址，第二个元素12代表的是x向量中的1的索引地址，其他元素以此类推。