以下是关于“详解numpy的argmax的具体使用”的完整攻略。
argmax是NumPy中的一个函数，用于返回数组中最大值的索引。它可以用于一维和多维数组。
下面是一个使用argmax函数的示例代码：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
# 返回最大值的索引
index = np.argmax(a)
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('Index of maximum value:', index)
在上面的示例代码中，我们创建了一个一维数组a，并使用argmax函数返回了最大值的索引。最后，我们输出了原始数组和最大值的索引。
下面是另一个使用argmax函数的示例：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 返回每行最大值的索引
index = np.argmax(a, axis=1)
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('Index of maximum value in each row:', index)
在上面的示例代码中，我们创建了一个二维数组a，并使用argmax函数返回了每行最大值的索引。在使用argmax函数时，我们指定了axis=1，表示按行计算最大值的索引。最后，我们输出了原始数组和每行最大值的索引。
下面是另一个使用argmax函数的示例：
import numpy as np
# 创建一个三维数组
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 返回每个深度中最大值的索引
index = np.argmax(a, axis=2)
# 输出结果
print('Original array:\n', a)
print('Index of maximum value in each depth:', index)
在上面的示例代码中，我们创建了一个三维数组a，并使用argmax函数返回了每个深度中最大值的索引。在使用argmax函数时，我们指定了axis=2，表示按深度计算最大值的索引。最后，我们输出了原始数组和每个深度中最大值的索引。
综上所述，“详解numpy的argmax的具体使用”的完整攻略包括了argmax的概念、使用argmax函数的方法和示例代码的演示。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的方法。
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