numpy中返回物件中最大值，最小值或排序後的索引。
arr.argmax() # 返回array物件中最大值所佔的索引
arr.argmin() # 返回array物件中最小值所在的索引
arr.argsort() # 返回array物件中公升序排列後的索引
上述三個api均可填入引數axis=[0, 1, …]。
axis=0，表示按列操作
axis=1，表示按行操作
注意series也可以用於索引
dataframe物件可以轉換成ndarray格式再進行arg***操作。
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.dataframe(np.arange(24).reshape(4, 6))
data.values.argmax(axis=0)
data.values.argmin(axis=1)
data.values.argsort(axis=0)
# 也可以如下編寫，效果一致
np.argmax(data.values, axis=0)
np.argsort(-data.values, axis=0) # 降序排列
numpy中pad方法及應用
a np.array 1,2,3,4 4,3,2,1 print a b np.pad a,1,2 3,3 print b 輸出 1234 43 21 00 0000 0000 00 0123 4000 00 0432 1000 00 0000 0000 00 0000 0000 第乙個引數是待填充...
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