关于2d数组的Python qestion

参数应为2d数组。预期输出为2d数组中“峰值”的索引值。可以在主系统中测试，例如通过运行

 d = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
  ]
print(find_peak_2d(d))

---

下面是如何将嵌套列表理解与

max（）

一起使用：

输出：

(1, 2)

---

让我们把这一部分分解一下：

max([max([(j, i, v) for i, v in enumerate(w)], key=lambda x:x[2]) for j, w in enumerate(arr)], key=lambda x:x[1])

首先，我们只有：

max([max(r) for r in arr])

这将查找数组中的最大数，但不是其索引。 要找到最大数的索引，我们需要使用

枚举

遍历数组，同时跟踪索引：

max([max([(i, v) for i, v in enumerate(r)]) for r in arr])

如您所见，内部列表现在保留每个数字的索引和值。 但是现在我们需要告诉python如何确定该列表的

max

，因为我们不希望python简单地找到

max

索引

为此，我们可以使用一个键，该键具有

lambda x:x[1]

的

lambda

函数，这样python就知道只比较每个元组的第二个索引来找到

max

max([max([(i, v) for i, v in enumerate(r)], key=lambda x:x[1]) for r in arr])

现在我们有了列的索引，是时候找到行的索引了。基本上是一样的，我们使用

枚举

，以及一个具有

lambda x:x[1]

函数的键：

max([max([(i, v) for i, v in enumerate(w)], key=lambda x:x[1]) for j, w in enumerate(arr)], key=lambda x:x[1])

max([max([(j, i, v) for i, v in enumerate(w)], key=lambda x:x[2]) for j, w in enumerate(arr)], key=lambda x:x[2])[:-1]

现在，行的索引将丢失，因为在整个迭代过程中，我们没有将其存储在任何位置。为了解决这个问题， 在此处添加索引：

（i，v）

到

（j，i，v）

：

我们现在需要将两个

max

的键更改为

lambda x:x[2]

，因为元组的值现在位于第三个索引中。 最后，我们使用

[：-1]

:

max([max([(i, v) for i, v in enumerate(w)], key=lambda x:x[1]) for j, w in enumerate(arr)], key=lambda x:x[1])

max([max([(j, i, v) for i, v in enumerate(w)], key=lambda x:x[2]) for j, w in enumerate(arr)], key=lambda x:x[2])[:-1]

---

对于峰值，我假设您是指每个数组中的最大值？ 此代码返回1D numpy数组中最大值的索引。 只需在每个数组中循环，并跟踪每个numpy数组后面最大的值和索引。 然后简单地返回索引

result = numpy.where(d == numpy.amax(d))

配合使用

这适用于N维数组

d2 = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
]
d3 = np.array([[0.40380192, 0.83570235, 0.55391089],
       [0.69123726, 0.22616673, 0.69294058],
       [0.20976952, 0.29562301, 0.26660186]])

print(find_peak(d2))
print(find_peak(d3))

# (1, 2)
# (0, 1)

---

请添加输入和预期输出，一些代码将非常有用。参数应该是2d数组。预期输出是2d数组中“峰值”的索引值。例如，可以通过运行d=[[1,2,3]，[4,5,6]]打印（find_peak_2d（d））在main中测试

d2 = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
]
d3 = np.array([[0.40380192, 0.83570235, 0.55391089],
       [0.69123726, 0.22616673, 0.69294058],
       [0.20976952, 0.29562301, 0.26660186]])

print(find_peak(d2))
print(find_peak(d3))

# (1, 2)
# (0, 1)