Python 返回非平坦索引的numpy数组的Argmax

我试图得到Numpy数组中最大元素的索引。 这可以使用

numpy.argmax

完成。我的问题是，我想找到整个数组中最大的元素，并得到它的索引

numpy.argmax

可以沿一个轴应用，这不是我想要的，也可以应用在平坦阵列上，这正是我想要的

我的问题是，当我需要多维索引时，使用

numpy.argmax

和

axis=None

返回平面索引

我可以使用

divmod

获得一个非平面索引，但这感觉很难看。有没有更好的办法

np.where(a==a.max())

返回最大元素的坐标，但必须分析数组两次

>>> a = np.array(((3,4,5),(0,1,2)))
>>> np.where(a==a.max())
(array([0]), array([2]))

与

argmax

相比，它返回的所有元素的坐标等于最大值

argmax

只返回其中一个（

np.one（5）.argmax（）

返回

0

）。

您可以在

numpy.argmax（）的结果上使用：

要获取所有出现的最大值的非平坦索引，可以使用
argwhere
而不是
where
稍微修改eumiro：

np.argwhere(a==a.max())

>>> a = np.array([[1,2,4],[4,3,4]])
>>> np.argwhere(a==a.max())
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2]])

这将迭代数组三次，而不是两次。一次查找最大值，第二次生成
==
的结果，第三次从该结果中提取
真值。请注意，可能有多个项等于最大值。这是无效的，因为您获得了三个过程和一个矩阵创建。想象一下我们有9000x7000张图片(A3@600dpi)-你还会坚持你的解决方案吗？
np.argwhere(a==a.max())

>>> a = np.array([[1,2,4],[4,3,4]])
>>> np.argwhere(a==a.max())
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2]])