argmax相关内容
我是 Keras 的初学者,需要帮助来理解 keras.argmax(a,axis=-1) 和 keras.max(a,axis=-1).a.shape = (19, 19, 5, 80)时axis=-1是什么意思?还有 keras.argmax(a,axis=-1) 和 keras.max(a,axis=-1) 的输出是什么? 解决方案 这意味着 argmax 将返回的索引将取自最后一个
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如何找到特定列的值最大值的行? df.max() 会给我每一列的最大值,我不知道如何得到对应的行. 解决方案 使用 pandas idxmax 函数.很简单: >>>进口大熊猫>>>将 numpy 导入为 np>>>df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C'])>>>df乙丙0 1.232853 -
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这是我在 Python 2.7 中尝试用 Numpy 做的事情.假设我有一个由以下定义的数组 a: a = np.array([[1,3,3],[4,5,6],[7,8,1]]) 我可以做 a.argmax(0) 或 a.argmax(1) 来获得行/列明智的 argmax: a.argmax(0)出[329]: 数组([2, 2, 1], dtype=int64)a.argmax(1)出[
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在 Scala/Spark 中,有一个数据框: val dfIn = sqlContext.createDataFrame(Seq(("r0", 0, 2, 3),("r1", 1, 0, 0),("r2", 0, 2, 2))).toDF("id", "c0", "c1", "c2") 我想计算一个新列 maxCol ,其中包含与最大值(每行)对应的列的 名称.在这个例子中,输出应该是:
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我有一个平面数组 b: a = numpy.array([0, 1, 1, 2, 3, 1, 2]) 还有一个索引数组 c 标记每个“块"的开始: b = numpy.array([0, 4]) 我知道我可以使用减少找到每个“块"中的最大值: m = numpy.maximum.reduceat(a,b)>>>数组([2, 3], dtype=int32) 但是...有没有办法在一个块
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我有一个 N 维数组(命名为 A).对于 A 的第一轴的每一行,我想获取沿 A 其他轴的最大值的坐标.然后我将返回一个二维数组,其中包含第一轴每一行的最大值的坐标A. 我已经使用循环解决了我的问题,但我想知道是否有更有效的方法来做到这一点.我目前的解决方案(例如数组 A)如下: 将 numpy 导入为 npA=np.reshape(np.concatenate((np.arange(0,1
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问题: 在BigQuery中,如果我运行的是标准SQL SELECT * FROM mytable CROSS JOIN UNNEST(mytable.array) 我可以确定结果行顺序与数组顺序相同吗? 示例: 假设我有下表mytable: Row | id | prediction 1 | abcd | [0.2, 0.5, 0.3] 如果运行SE
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当与axis参数一起使用时,我无法理解argmax和argmin的输出.例如: >>> a = np.array([[1,2,4,7], [9,88,6,45], [9,76,3,4]]) >>> a array([[ 1, 2, 4, 7], [ 9, 88, 6, 45], [ 9, 76, 3, 4]]) >>> a.shape (3, 4) >
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在Scala/Spark中,具有数据框: val dfIn = sqlContext.createDataFrame(Seq( ("r0", 0, 2, 3), ("r1", 1, 0, 0), ("r2", 0, 2, 2))).toDF("id", "c0", "c1", "c2") 我想计算一个新列maxCol,其中保留该列的 name 与最大值(每行)相对应.在此示例
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这是我要在Python 2.7中使用Numpy进行的操作.假设我有以下定义的数组a: a = np.array([[1,3,3],[4,5,6],[7,8,1]]) 我可以执行a.argmax(0)或a.argmax(1)来获取行/列明智的argmax: a.argmax(0) Out[329]: array([2, 2, 1], dtype=int64) a.argmax(1)
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我正在使用一个数据框,在其中按行的权重对每一行进行加权.现在,我想选择概率最高的行,并且正在使用pandas idxmax()进行此操作,但是当有联系时,它只会返回联系的那一行中的第一行.就我而言,我想获取所有相关的行. 此外,作为研究项目的一部分,我正在执行此操作,在该项目中,我正在处理数以百万计的数据帧,如下所示,因此保持快速是一个问题. 示例: 我的数据如下: dat
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样本数据: import pandas as pd import numpy as np import datetime data = {'value': [1,2,4,3], 'names': ['joe', 'bob', 'joe', 'bob']} start, end = datetime.datetime(2015, 1, 1), datetime.datetime(2015,
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如何找到特定列的值最大值的行? df.max()将为我提供每一列的最大值,我不知道如何获取对应的行. 解决方案 您只需要argmax()(现在称为>>> import pandas >>> import numpy as np >>> df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C']) >>> df A
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考虑数组a np.random.seed([3,1415]) a = np.random.randint(0, 10, (10, 2)) a array([[0, 2], [7, 3], [8, 7], [0, 6], [8, 6], [0, 2], [0, 4], [9, 7],
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我有一个任意形状的numpy数组,例如: a = array([[[ 1, 2], [ 3, 4], [ 8, 6]], [[ 7, 8], [ 9, 8], [ 3, 12]]]) a.shape = (2, 3, 2) 以及最后一个轴上argmax的结果:
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我有一个带有X1,Y1,Z3列的df. df.describe显示每列的统计信息 我想提取Z3列的min,max和std. df[df.z3].idxmax()似乎不起作用 解决方案 熊猫0.20.0中的新功能, pd.DataFrame.agg df.agg(['min', 'max', 'std']) X1 Y1 Z3 m
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假设我在Tensorflow中有一个张量,其值如下: A = [[0.7, 0.2, 0.1],[0.1, 0.4, 0.5]] 如何将这个张量更改为以下内容: B = [[1, 0, 0],[0, 0, 1]] 换句话说,我只想保留最大值并将其替换为1. 任何帮助将不胜感激. 解决方案 我认为您可以使用单线解决方案: import tensorflow as
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我是Keras的初学者,需要帮助来了解keras.argmax(a, axis=-1)和keras.max(a, axis=-1). a.shape = (19, 19, 5, 80)时axis=-1是什么意思?还有keras.argmax(a, axis=-1)和keras.max(a, axis=-1)的输出是什么? 解决方案 这意味着argmax返回的索引将从最后一个轴获取.
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根据产生double或int值的标准的最大化,我经常需要集合的最大元素。 Streams有max()函数,需要我实现一个比较器,我觉得很麻烦。是否有更简洁的语法,例如 names.stream()。argmax(String :: length)在以下示例中? import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import
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我有两个2D集合的集合,取决于两个整数索引,比如p1和p2,每个矩阵具有相同的形状。 然后我需要查找,对于每对(p1,p2),矩阵的最大值和这些最大值的索引。 一个微不足道的,虽然很慢,这样做的方法就是做这样的事情 import numpy as np import itertools range1 = range(1,10) range2 = range(1,20)
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