如何获得numpy矩阵中绝对值的最高元素？

这是我目前在做什么，它的工作原理，但它是一个有点麻烦：如何获得numpy矩阵中绝对值的最高元素？

x = np.matrix([[1, 1], [2, -3]]) 
xmax = x.flat[abs(x).argmax()]

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2013-07-22 qed

它对我来说看起来很优雅......？平坦缓慢还是什么？因为说实话，这看起来真的很不错。 –

，我能想到的唯一的事情，看起来更可怕的是：

xmax=x[np.unravel_index(abs(x).argmax(), x.shape)]

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2013-07-22 18:01:47 Daniel

编辑：我的答案是离题，对不起。正如Ophion指出，这将返回索引，而不是价值 - 你必须使用flat和我的“xmax”（这实际上是“xmaxInd”）才能获得正确的价值。埃尔戈我认为你的解决方案是最好的。

试验了一下后，我意识到你可以这样做：

x = np.matrix([[1,1], [2,-3]]) 
absX = abs(x) 
xmax = argmax(absX)

看来numpy的让你拿abs以及矩阵的argmax。多么方便！

timeit检查：

def meth1(): 
    x = np.matrix([[1,1],[2,-3]]) 
    xmax = x.flat[abs(x).argmax()] 

def meth2(): 
    x = np.matrix([[1,1],[2,-3]]) 
    xmax = argmax(abs(x)) 

t1 = timeit.Timer("meth1()","from __main__ import meth1") 
t2 = timeit.Timer("meth2()","from __main__ import meth2")

mean(t1.repeat(1,100000))给Out[99]: 7.854323148727417 mean(t2.repeat(1,100000))给Out[98]: 7.7788529396057129

所以meth2()稍快一些。可能因为它不涉及致电flat。

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2013-07-22 18:25:45

这返回3，而不是-3，不是真正问题的要求。 – Daniel

@Ophion这是一个很好的观点，我对这些指数感到困惑。那么我认为你必须使用'flat'。 –

我认为这是一个非常简单的方法，如果代码可读性是您最关心的问题，这可能会稍微好一些。但是，真的，你的方式同样优雅。

np.min(x) if np.max(abs(x)) == abs(np.min(x)) else np.max(x)

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2013-07-22 18:57:57 aestrivex

我正在寻找一种方法来获取N维数组沿着指定轴的最大绝对值的符号值，这些答案都不处理。所以，我把一个功能放在一起。没有承诺，但它的工作原理据我测试过它：

def maxabs(a, axis=None): 
    """Return slice of a, keeping only those values that are furthest away 
    from 0 along axis""" 
    maxa = a.max(axis=axis) 
    mina = a.min(axis=axis) 
    p = abs(maxa) > abs(mina) # bool, or indices where +ve values win 
    n = abs(mina) > abs(maxa) # bool, or indices where -ve values win 
    if axis == None: 
     if p: return maxa 
     else: return mina 
    shape = list(a.shape) 
    shape.pop(axis) 
    out = np.zeros(shape, dtype=a.dtype) 
    out[p] = maxa[p] 
    out[n] = mina[n] 
    return out

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2014-05-05 05:27:12

好答案！我会将p = abs（maxa）**> ** abs（mina）改为p = abs（maxa）**> = ** abs（mina） – idoo

你正在寻找的价值，必须为x.max()或x.min()，所以你可以做

max(x.min(), x.max(), key=abs)

类似于到aestrivex的解决方案，但也许更具可读性？注意这将在x.min()和x.max()具有相同绝对值的情况下返回最小值，例如， -5和5。如果您有偏好，请相应地将订单输入max。

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2015-01-12 14:14:50 JoeCondron

这一个快速计算绝对最大值 - 参照np.max和np.argmax自己所做的相同的方式参照任意axis参数。

def absmaxND(a, axis=None): 
    amax = a.max(axis) 
    amin = a.min(axis) 
    return np.where(-amin > amax, amin, amax)

对于长的阵列其约2.5倍比a.flat[abs(a).argmax()]快，即使是简单的情况下axis=None - 因为它不会使原有的大阵列的ABS（）。

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2016-08-25 18:21:04 kxr

如何获得numpy矩阵中绝对值的最高元素？

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