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特定の列の値が最大になる行を見つけるにはどうすればよいですか？

df.max()各列の最大値が表示されますが、対応する行を取得する方法がわかりません。

PyOpenCL で argmin または argmax をどのように記述しますか? ワークグループごとに argmin/min を計算し、その後の呼び出しを使用してこれらを減らす必要があると思います。

N 個のパラメーターを持つ関数の値を含む N 次元の行列があります。各パラメーターには、個別の数の値があります。1 つを除くすべてのパラメーターで関数を最大化する必要があるため、最大化されていないパラメーターの値の数に等しいサイズの 1 次元ベクトルが得られます。また、他のパラメーターによって取得される値を保存する必要があります。

そのために、さまざまな軸に繰り返し適用numpy.maxして、行列の次元を減らして必要なものを見つけたいと考えました。最終的なベクトルは、省略したパラメーターのみに依存します。

ただし、最終要素の元のインデックス (他のパラメーターによって取得された値に関する情報が含まれています) を見つけるのに問題があります。numpy.argmaxと同じように使用するnumpy.maxことはできますが、元のインデックスを取得できません。

私がしようとしているものの例は次のとおりです。

これは戻ります

これは、argmax が元の行列内の要素 (2,1,4,7) を選択していることを意味します。しかし、それらのインデックスを取得する方法は? 私は、 numpy から index までの一連の関数を matrix のインデックスとして直接unravel_index使用して試しましたが、成功しませんでした。argsx

入力行列の内部に等しい値がある可能性があるため、使用numpy.whereは解決策ではありません。そのため、元の値が異なると区別できません。

私はパンダのデータフレームを持っています。最初の列では、同じ値が複数回含まれる場合があります (つまり、最初の列の値は一意ではありません)。

最初の列に同じ値を含む行が複数ある場合は常に、3 番目の列に最大値を持つ行のみを残したいと思います。私はほとんど解決策を見つけました：

その結果、次のようになります。

c1私の問題は、インデックスとして持ちたくないということです。私がしたいのは次のとおりです。

スコアを計算するためのリストと関数がある場合、次のように argmax を計算できます。

argmax を達成する他の方法はありますか? そうするためのpythonicの方法は何ですか？

numpy 配列があり、最初の軸を除くすべての軸で argmax を取得したいと思います。私は解決策を持っています（と思います）が、それを行うためのより良い方法があるかどうか疑問に思います.

いくつかの例：

私は numpy を使い始めたばかりで、これを行う簡単な方法があるかどうか疑問に思っています。私はすでに存在するものを書き直していますか？

現在、学生間の関係をランク付けするランキング アルゴリズムの作成に取り組んでいます。私の NxN マトリックス F: F[i, j] は、生徒 i と生徒 j の関係を表します。値が高いほど、関係が強くなります。

私の問題はそのようなものです。k 人の学生のクラスターを作成するには、最初に F の argmax を選択します。argmax がインデックス (i, j) を返す場合、学生 i と j をクラスターに追加します。次に、軸 i と j に沿って F の argmax を見つけ、2 つのうち大きい方をクラスター内の次の生徒として取得します。次に、クラスター内の生徒が k 人になるまで、クラスター内の各生徒の軸に沿ってこのプロセスを繰り返します。

私が混乱している場所: numpy.argmax() は、検索する軸の引数として平坦化された軸を取ります。numpy.argmax(F, flattenedAxis) を実行できるように、軸 i と j を平坦化するにはどうすればよいですか?

私はPythonの比較的初心者なので、これはおそらく私が知らなかった簡単な答えを持っています. 前もって感謝します。

numpy と scipy を使用して、3D 座標情報から密度プロットを生成しています。次のコードで KDE を生成することにより、データの密度プロットを正常に生成できます。

しかし、この情報を使用して、最大密度の 3D ポイントに関連付けられた座標を見つけるにはどうすればよいでしょうか?

私はもう試した

これは、インデックスを見つけることができる値を返します

しかし、そのインデックスを使用して xyz から関連する座標を取得することができないようで、これが正しいアプローチであるかどうかわからないため、空白にヒットしました。