使用numpy寻找【二维数组】中的最值及其下标 python

一、通过np.max和np.where寻找【所有满足条件的解】通过np.max()找矩阵的最大值，再通过np.where获得最大值的位置，代码如下：

import numpy as npa = np.random.randint(1, 10, size=12) a = a.reshape((3,4))print(a) print(np.max(a))r, c = np.where(a == np.max(a)) print(r,c)

输出：

[[7 8 9 4] [9 3 9 3] [5 6 1 5]]9 [0 1 1] [2 0 2]

输出的是两个array，分别是x和y数组，即找出了和这个最值相等的所有位置。
二、通过np.argmax寻找【第一个满足条件的解】把矩阵展成一维，np.argmax可以返回最大值在这个一维数组中第一次出现的位置，用这个位置除以矩阵的列数，所得的商就是最大值所在的行，所得的余数就是最大值所在的列。

import numpy as npa = np.random.randint(1, 10, size=12) a = a.reshape((3,4))print(a) print(np.max(a))m = np.argmax(a)# 把矩阵拉成一维，m是在一维数组中最大值的下标 r, c = divmod(m, a.shape[1])# r和c分别为商和余数，即最大值在矩阵中的行和列 # m是被除数， a.shape[1]是除数 print(r, c)

输出：