Python 在Numpy数组中，如何查找值的所有坐标

如果要查找所有坐标，如何查找3D数组中最大值的坐标

到目前为止，这是我的代码，但它不起作用，我不明白为什么

s = set()
elements = np.isnan(table)
numbers = table[~elements]
biggest = float(np.amax(numbers))
a = table.tolist()
for x in a:
    coordnates = np.argwhere(table == x)
    if x == biggest:
        s.add((tuple(coordinates[0]))
print(s)

例如：

table = np.array([[[ 1, 2, 3],
        [ 8, 4, 11]],

        [[ 1, 4, 4],
        [ 8, 5, 9]],

        [[ 3, 8, 6],
        [ 11, 9, 8]],

        [[ 3, 7, 6],
        [ 9, 3, 7]]])

---

应返回

s={（0,1,2）、（2,1,0）}

组合

np.argwhere

和

np.max

（如@AshwiniChaudhary在注释中指出的）可用于查找坐标：

>>> np.argwhere(table == np.max(table))
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]], dtype=int64)

In [197]: np.transpose(np.where(table==np.max(table)))
Out[197]: 
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]], dtype=int32)

要获得集合，可以使用集合理解（需要将子数组转换为元组，以便将它们存储在集合中）：

transpose

将这个由3个数组组成的元组转换为一个包含2组坐标的数组：

>>> np.argwhere(table == np.max(table))
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]], dtype=int64)

In [197]: np.transpose(np.where(table==np.max(table)))
Out[197]: 
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]], dtype=int32)

此操作非常常见，已包装在函数调用中（查看其文档）

---

不使用Numpy有什么原因吗？我尝试使用Numpy，只是没有找到一个特定的函数来返回所有坐标，是吗？

np.argwhere（table==table.max（））

返回

array（[[0,1,2]，[2,1,0]]）

。使用

Numpy.nanmax

忽略

Nan

s:

np.argwhere（table==np.nanmax（table））

。

In [199]: np.argwhere(table==np.max(table))
Out[199]: 
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]], dtype=int32)