我想创建一个带有两个参数(a, axis=0)的函数,该函数计算每列或每行(二维数组)的变异系数,并返回变异系数最大的列或行的索引。
我知道.argmax返回沿着轴的最大值的索引,但我不确定在那之后如何继续。
我希望代码能够通过以下测试:
print(np.asscalar(arg_cvmax(b)) is 2)
print(np.asscalar(arg_cvmax(b,1)) is 0)
print(np.asscalar(arg_cvmax(b,axis=1)) is 0)
numpy.argmax的文档声明它返回数组中最大值的索引位置,并返回与输入数组形状相同的ndarray of int:
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)[source]
Returns the indices of the maximum values along an axis.
Parameters:
a : array_like
Input array.
axis : int, optional
By default, the index is into the flattened array, otherwise alon