在list列表
中
，max(list)可以得到list的最大值，list.index(max(list))可以得到最大值对应的
索引
但在
numpy
中
的
array
没有index方法，取而代之的是where，其又是list没有的
首先我们可以得到
array
在全局和每行每列的最大值(最小值同理)
>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
array
([[0, 1, 2],
[9, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> print(np.max(a)) #全局最大
>>> print(np.max(a,axis=0)) #每列最大
数据科学三分天下，
Python
占其一。
Python
数据科学
NumPy
是基础，不管pandas还是tensorflow，
NumPy
都是基础库，学习
NumPy
基础类型和操作必不可少。本文我们就介绍
NumPy
基础，并以图形方式展现，以方便初学者理解。
NumPy
中
最基本数据类型是数组，所有数据组织都是n维数组形式组织的。其
中
一维和二维数组是基础，其他多维...
1.创建
Array
List集合
数组的长度是不能发生变化的，但是
Array
List集合长度是可以发生变化的
语法：
Array
List <E> list1 = new
Array
List<E>();
对于
Array
List来说，有一个<E>代表泛型
泛型也就是装在集合当
中
的所有元素，全部都是统一的什么类型
注意：泛型只能是引用类型，不能是基本类型
左边类型必须要写，JDK 1.7+开始右边尖括号内的类型可以省略
在
numpy
的nd
array
类型
中
，似乎没有直接返回特定
索引
的方法，我只找到了where函数，但是where函数对于寻找某个特定值对应的
索引
很有用，对于返回一定区间内值的
索引
不是很有效，至少我没有弄明白应该如何操作。下面先说一下where函数的用法吧。
（1）where函数的使用场景：
例如现在我生成了一个数组：
import
numpy
as np
arr=np.
array
([1,1,1
我们可以使用
Numpy
的数组
索引
功能来从另外一个数组
索引
本数组的值。
假设我们有两个
Numpy
数组 A 和 B，其
中
A 的值是 [10, 20, 30, 40]，B 的值是 [1, 3, 2, 0]。我们想要使用 B
中
的值作为 A 的
索引
，并根据 B
中
的值从 A
中
获取
对应的值。
我们可以使用 A[B] 来实现这一目的。这样，我们就可以获得一个新的数组 C，其
中
C 的值是 [20, 40, 30, 10]。
因此，我们使用了 B
中
的值来
索引
A，从而从 A
中
获取
对应的值。
```
python
import
numpy
as np
A = np.
array
([10, 20, 30, 40])
B = np.
array
([1, 3, 2, 0])
C = A[B]
print(C) # 输出 [20 40 30 10]
