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私は任意の形状のnumpy配列を持っています、例えば:

a = array([[[ 1,  2],
            [ 3,  4],
            [ 8,  6]],

          [[ 7,  8],
           [ 9,  8],
           [ 3, 12]]])
a.shape = (2, 3, 2)

最後の軸に対する argmax の結果:

np.argmax(a, axis=-1) = array([[1, 1, 0],
                               [1, 0, 1]])

最大値を取得したい:

np.max(a, axis=-1) = array([[ 2,  4,  8],
                            [ 8,  9, 12]])

しかし、すべてを再計算することなく。私はもう試した：

a[np.arange(len(a)), np.argmax(a, axis=-1)]

しかし得た：

IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (2,) (2,3)

どうやってするの？2次元の同様の質問: numpy 2d array max/argmax

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3 に答える 3

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あなたが使用することができますadvanced indexing-

In [17]: a
Out[17]: 
array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4],
        [ 8,  6]],

       [[ 7,  8],
        [ 9,  8],
        [ 3, 12]]])

In [18]: idx = a.argmax(axis=-1)

In [19]: m,n = a.shape[:2]

In [20]: a[np.arange(m)[:,None],np.arange(n),idx]
Out[20]: 
array([[ 2,  4,  8],
       [ 8,  9, 12]])

に記載されているように、任意の次元数の一般的な ndarray の場合、次のようcomments by @hpauljに を使用できます。np.ix_

shp = np.array(a.shape)
dim_idx = list(np.ix_(*[np.arange(i) for i in shp[:-1]]))
dim_idx.append(idx)
out = a[dim_idx]
于 2016-11-01T09:56:44.020 に答える