argmax

0зной

1ответ

Numpy: заполнение не максимальных элементов ndarray нулями

У меня есть ndarray, и я хочу установить все не максимальные элементы в последнем измерении равными нулю. a = np.array([[[1,8,3,4],[6,7,10,6],[11,12,15,4]], [[4,2,3,4],[4,7,9,8],[41,14,15,3]],

3зной

1ответ

NumPy: как получить максимум от Argmax результате

У меня есть Numpy массив произвольной формы, например: a = array([[[ 1, 2], [ 3, 4], [ 8, 6]], [[ 7, 8], [ 9, 8], [ 3, 12]]]) a.shape = (2, 3, 2) и результат Arg

1зной

2ответ

`Pandas argmax`, чтобы получить все индексы` True` после маскировки (Python 3) (например, (pd.Series> 0) .argmax()))

Что я хочу делать, но argmax дает мне первое значение, которое True: Se = pd.Series(np.arange(6), index=list("abcdef")) #a 0 #b 1 #c 2 #d 3 #e 4 #f 5 #dtype: int64 mask = (Se % 2 == 0) #a T

2зной

1ответ

Tensorflow Argmax: В чем разница между параметром «ось» и «размерность»?

В текущей версии Tensorflow Argmax не указано, в чем разница между аргументами «ось» и «размерность». Вот только информация, представленная в official manual: tf.argmax(input, axis=None, name=None, di

2зной

1ответ

Однократное представление матрицы в numpy

Что является самым простым/умным способом перехода от матрицы значений к одному горячему представлению одной и той же вещи в 3d-тензоре? Например, если матрица является индексом после Argmax в тензоро