numpy的argmax()仅返回首个最大值索引，如何获取所有最大值索引？

np.argmax() 的设计逻辑就是仅返回第一个最大值所在的索引，所以你会得到0而不是所有符合条件的索引。要获取所有最大值的位置，可以按以下步骤操作：

1. 先获取数组的最大值
2. 通过布尔索引筛选出所有等于最大值的元素位置

方法一：使用 np.where() #

import numpy as np

arr = np.array([5,5,4])
max_value = arr.max()
all_max_indices = np.where(arr == max_value)[0]
print(all_max_indices)  # 输出: [0 1]

np.where() 返回一个包含索引的元组，取第一个元素即可得到一维的索引数组。

方法二：使用 np.flatnonzero() #

这是更简洁的写法，直接返回布尔数组中True对应的索引：

import numpy as np

arr = np.array([5,5,4])
all_max_indices = np.flatnonzero(arr == arr.max())
print(all_max_indices)  # 输出: [0 1]

两种方法都能精准获取所有最大值的索引，根据个人习惯选择即可。

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