Argmax tablicy numpy zwracającej niepłaskie indeksy

Próbuję uzyskać indeksy maksymalnego elementu w tablicy Numpy. Można to zrobić za pomocą numpy.argmax. Mój problem polega na tym, że chciałbym znaleźć największy element w całej tablicy i uzyskać jego indeksy.

numpy.argmax można zastosować albo wzdłuż jednej osi, co nie jest tym, czego chcę, lub na spłaszczonej tablicy, co jest tym, czego chcę.

Mój problem polega na tym, że użycie numpy.argmaxwith axis=Nonezwraca indeks płaski, gdy chcę indeks wielowymiarowy.

Przydałby divmodmi się indeks niepłaski, ale to brzydkie. Czy jest lepszy sposób na zrobienie tego?

Możesz użyć numpy.unravel_index()na wyniku numpy.argmax():

>>> a = numpy.random.random((10, 10))
>>> numpy.unravel_index(a.argmax(), a.shape)
(6, 7)
>>> a[6, 7] == a.max()
True

np.where(a==a.max())

zwraca współrzędne maksymalnej liczby elementów, ale musi dwukrotnie przeanalizować tablicę.

>>> a = np.array(((3,4,5),(0,1,2)))
>>> np.where(a==a.max())
(array([0]), array([2]))

To, w porównaniu z argmax, zwraca współrzędne wszystkich elementów równe maksimum. argmaxzwraca tylko jedną z nich ( np.ones(5).argmax()zwraca 0).

Aby uzyskać niepłaski indeks wszystkich wystąpień maksymalnej wartości, możesz nieznacznie zmodyfikować odpowiedź eumiro, używając argwherezamiast where:

np.argwhere(a==a.max())

>>> a = np.array([[1,2,4],[4,3,4]])
>>> np.argwhere(a==a.max())
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 2]])