如何获取1D数组25索引至末尾子集argmax的原数组索引？

核心逻辑很直接：切片子集里的argmax索引是相对于切片起始位置的偏移量，把这个偏移量加上切片的起始索引（也就是25），就能得到原数组中的正确索引。

示例代码（Python普通列表场景） #

# 假设是长度大于25的一维列表
arr = [3, 1, 4, 1, 5, ...]
# 截取索引25到末尾的切片
slice_part = arr[25:]
# 找到切片内最大值的索引（相对于切片的偏移）
slice_argmax = slice_part.index(max(slice_part))
# 计算原数组中的对应索引
original_index = 25 + slice_argmax

示例代码（NumPy数组场景） #

如果用NumPy处理更高效：

import numpy as np
# 长度大于25的NumPy一维数组
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, ...])
# 直接获取切片内的argmax偏移量
slice_argmax = np.argmax(arr[25:])
# 转换为原数组索引
original_index = 25 + slice_argmax

不管是普通列表还是NumPy数组，只要记住起始索引 + 切片内的偏移量，就能快速得到原数组中最大值对应的正确索引。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者traderblakeq