Question

我有一个3D numpy数组，如下所示：

 X = [[[10  1]   [ 2 10]   [-5  3]]

  [[-1 10]   [ 0  2]   [ 3 10]]

  [[ 0  3]   [10  3]   [ 1  2]]

  [[ 0  2]   [ 0  0]   [10  0]]]

首先，我希望轴X的最大值为X.max（轴= 0））：

给了我：

 [[10 10]  [10 10]  [10 10]]

下一步是我的问题;我想调用每个10的位置并从另一个3D数组创建一个新的2D数组，该数组具有与X相同的分辨率。

例如具有相同尺寸的数组看起来像：

 Y = [[[11  2]   [ 3 11]   [-4  100]]

  [[ 0 11]   [ 100  3]   [ 4 11]]

  [[ 1  4]   [11  100]   [ 2  3]]

  [[ 100  3]   [ 1  1]   [11  1]]]

我想在X中找到最大值的位置，并根据Y中的数字和位置创建一个2D数组。

这种情况下的答案应该是：

 [[11 11]  [11 11]  [11 11]]

提前感谢您的帮助：）

Answer 1

您可以使用numpy.argmax和numpy.indices执行此操作。

import numpy as np

X = np.array([[[10, 1],[ 2,10],[-5, 3]],
              [[-1,10],[ 0, 2],[ 3,10]],
              [[ 0, 3],[10, 3],[ 1, 2]],
              [[ 0, 2],[ 0, 0],[10, 0]]])

Y = np.array([[[11, 2],[ 3,11],[-4, 100]],
              [[ 0,11],[ 100, 3],[ 4,11]],
              [[ 1, 4],[11, 100],[ 2, 3]],
              [[ 100, 3],[ 1, 1],[11, 1]]])

ind = X.argmax(axis=0)
a1,a2=np.indices(ind.shape)

print X[ind,a1,a2]
# [[10 10]
#  [10 10]
#  [10 10]]

print Y[ind,a1,a2]
# [[11 11]
#  [11 11]
#  [11 11]]

答案here为此提供了灵感

Answer 2

你可以尝试

Y[X==X.max(axis=0)].reshape(X.max(axis=0).shape)

沿Axis = 0找到最大3D np.array

2 个答案: