从NumPy数组中获取列最大值

比如说，我有一个2D数组

x=np.random.rand（10,3）
数组（[[0.51158246,0.51214272,0.1107923]，
[ 0.5210391 ,  0.85308284,  0.63227215],
[ 0.57239625,  0.06276943,  0.1069803 ],
[ 0.71627613,  0.66454443,  0.56771438],
[ 0.24595493,  0.01007568,  0.84959605],
[ 0.99158904,  0.25034553,  0.00144037],
[ 0.43292656,  0.9247424 ,  0.5123086 ],
[ 0.07224077,  0.57230282,  0.88522979],
[ 0.55665913,  0.20119776,  0.58865823],
[ 0.55129624,  0.26226446,  0.63070611]])

然后我沿着列找到最大元素的索引：

index=np.argmax（x，轴=0）
数组（[5,6,7]）

到目前为止还不错

但我如何才能得到这些元素呢？也就是说，如何获得

？一些_操作？（x，索引）=[0.99158904,0.9247424,0.88522979]

注意，我需要索引和相关值

---

我能想到的最好的方法是

x[索引，范围（x.shape[1]）]

，但它看起来有点复杂且效率低下。还有更惯用的方法吗？

您可以使用

np.amax

沿轴查找最大值

使用您的示例（

x

是您文章中的原始数组）：

---

这是惯用的方式。但也要看看新的

np.take___轴

你应该使用

x[index，np.arange（x.shape[1]）]

作为perf.@hpaulj你能把你的评论作为答案发表吗，这样我就可以接受了？一个完整的解决方案示例，包括任何效率提示。当然，但这是低效的。我们应该能够更好地遍历整个矩阵（这将是巨大的）两次：一次在

argmax

中，然后再次在

max

中。

In[1]: np.argmax(x, axis=0)
Out[1]: 
array([5, 6, 7], dtype=int64)

In[2]: np.amax(x, axis=0)
Out[2]: 
array([ 0.99158904,  0.9247424 ,  0.88522979])