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Python 在多维数组上使用numpy.argmax（）

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Python 在多维数组上使用numpy.argmax（）,python,indexing,numpy,closest,Python,Indexing,Numpy,Closest,我有一个4维数组，即，data.shape=（20,30,33288）。我使用 index = abs(data - n).argmin(axis = 1), so index.shape = (20,33,288) with the indices varying. 我想将data[index]=“values”与values.shape=（20,33288）一起使用，但是data[index]返回的错误“索引（8）超出范围（0如果我理解正确，这应该可以： numpy.put(data,

我有一个4维数组，即，
data.shape=（20,30,33288）
。我使用

index = abs(data - n).argmin(axis = 1), so
index.shape = (20,33,288) with the indices varying.
我想将
data[index]=“values”
与
values.shape=（20,33288）
一起使用，但是
data[index]
返回的错误“索引（8）超出范围（0如果我理解正确，这应该可以：

numpy.put(data, index, values)
我今天学到了一些新东西，谢谢。

您应该能够使用
numpy.index（）
访问
index
索引的最大值：

谢谢你的回答。我没有“值”，所以我不认为我可以使用numpy.put。我相信斯文的答案会起作用。当你不知道ndim时也有答案吗？@AndreasMueller:是的，使用
tup[：axis]+（index，）+tup[axis:
作为
数据的索引，其中
tup
是
numpy.index返回的元组（）
。

numpy.put(data, index, values)



x, z, t = numpy.indices(index.shape)
data[x, index, z, t]