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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python axis=1

Mario_11

総合スコア95

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/05/03 23:24

x = np.array([[0.1,0.8,0.1],[0.3,0.1,0.6],[0.2,0.5,0.3],[0.8,0.1,0.1]])
y = np.argmax(x,axis=1)

この計算で

print(y)

[1 2 1 0]
これになる意味がわかりません。
本にも一応説明が書いて理解しようと努力はしてるんです!がサッパリわからないです。
初心者にわかるようにご指導お願いします

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回答2

0

以下の回答が参考になるかと思います。
numpy argmaxの引数axisについて

投稿2017/05/04 00:17

can110

総合スコア38234

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ベストアンサー

配列xの値は

[[0.1 0.8 0.1] [0.3 0.1 0.6] [0.2 0.5 0.3] [0.8 0.1 0.1]]

となっております。

np.argmpax(data,axis=1) の場合は行毎に 最大値の場所(インデックスの場所)を返すので
(0.1 ,0.8, 0.1) の最大値 0.8 の場所 : 1
(0.3 ,0.1, 0.6) の最大値 0.6 の場所 : 2
(0.2 ,0.5, 0.3) の最大値 0.5 の場所 : 1
(0.8 ,0.1, 0.1) の最大値 0.8 の場所 : 0
を返すので
[1 2 1 0] となります

np.argmpax(data,axis=0) の場合は列毎に 最大値の場所(インデックス値)を返しますので、
(0.1, 0.3, 0.2, 0,8) (0.8, 0.1, 0.5, 0.1) (0.1, 0.6, 0.3, 0.1) のそれぞれの最大値の場所(Index)は (0.8),(0.8),(0.6)のIndex値、つまり
[3 0 1]
となります

投稿2017/05/04 02:28

magichan

総合スコア15898

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Mario_11

2017/05/04 04:32

なるほど!!!! ありがとうございす!!
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