Python Numpy获取具有第二大值的行的索引

我知道如何使用以下代码段获取包含最大元素的行的索引：

np.argmax(np.max(x, axis=0))

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但是，如何获得第二大行的索引？我想我可以切掉一行x，然后再试一次，但是有没有更优雅的解决方案可以缩放到第三大、第四大等？你可以使用

np.argsort（np.max（x，axis=0））[-2]

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通过将切片索引从

-2

更改为

-index

在展开版本上使用

argsort

，然后使用

np.unravel\u index

获取行、列索引，可以扩展到您想要的任何索引-

row,col = np.unravel_index(np.argsort(x.ravel()),x.shape)

然后，最大的行索引将是

行[-1]

，在

行[-2]

中第二大，依此类推。同样，对于列，使用

col

因此，为了方便起见，您可以翻转图元并使用：

row,col = row[::-1],col[::-1]

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然后，最大的是

[0]

，第二大的是

[1]

，依此类推。

什么是

x

，一个2d数组？你能准确地定义“最大行”吗？您能提供一个所需输入和输出的数字示例吗？@jpp x是一个3x3数组，但它适用于任何方形数组。最大行是指包含最大值的行。例如，np.array（[[0,1,0.]，[1,0,5.]，[6,4,2.]]）在索引2处有其最大值的行。对于您的示例，它不应该是

np.argmax（np.max（x，axis=1））

？