Python Numpy-查找最大点和数据点的值

我刚开始学习Numpy（和Scipy）。我编写了一个程序来计算f（x）函数的绘图点。（f（x）不能明确给出，因为我必须数值求解每个点的方程。）我将值放在二维数组中：

[[x1,    x2,    x3,    ...],
 [f(x1), f(x2), f(x3), ...]]

我现在的目标是找到f（x）函数的最大值，并得到它的位置xm和值f（xm）。当然，我可以很容易地做到这一点，但这似乎是NumPy肯定有一个简单的功能。我只找到了

numpy.amax

，但它只返回每个轴上的最大值。（例如numpy.amax（[[1,3,2]，[5,7,9]]，axis=1）返回[3,9]）

我有两个问题：

我是否采用了良好的方法来存储数据点，或者NumPy/SciPy中是否有特定的对象来存储数据点

是否有一个内置的NumPy/SciPy函数来查找我的数据集的最大值

这是有关守则的一部分：

def get_max(args):
    ti_0 = sp.pi / 2.0 + 1E-10
    ti_max = sp.pi - 1E-10
    iters = 10000

    step = (ti_max - ti_0) / iters
    ti = ti_0
    result = np.empty((2, iters), float_)   #the dataset, aim is to find the point where ret_energy is maximal
    for i in range(0, iters):
        tret = find_return_time(x, ti)
        ret_energy = ekin(tret, ti)
        ret_time = tret / sp.pi
        result[i, 0] = ret_time
        result[i, 1] = ret_energy
        ti += step

    emax = None
    #emax = find_maximal_return_energy(result) #-> ???
    return emax

您可以使用以下功能：

data = np.array([[2, 4, 6, 8],[1, 3, 9, 7]])
x = data[0,:]
f = data[1,:]
i = np.argmax(f)
print x[i], f[i]

将（6,9）打印为最大值为f（x）的（x，f（x））对。请注意，

argmax

仅返回第一次出现的最大值。如果

f

的最大值可能出现多次，并且您需要

x

的所有值，那么您可以这样做

maxvalue = np.max(f)
print x[f == maxvalue], maxvalue

我想是的

2-argmax返回最大值的索引，以便您可以检索该值及其对应的x值

idx = result[1].argmax()
xm = result[0,idx]
fxm = result[1,idx] 

---

出于兴趣：为什么

数据[1，：]

比

数据[1]

更受欢迎？在这种情况下，这没有什么区别；这只是我的一个习惯。我经常以转置格式存储（x，y）数据，然后我必须写入

data[：，1]

以获得

y

值。