在Python中，可以使用NumPy库来进行数组操作。本文将详细讲解如何使用NumPy库找出数组中最大值所对应的行和列的完整攻略，包括两个例。
方法一：使用argmax函数
NumPy库中的argmax函数可以返回数组中最大值所在的索引。可以使用该函数找数组中最大值所对应的行和列。下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 找出数组中最大值所在的索引
max_index = np.argmax(arr)
# 计算最大值所在的行和列
row = max_index // arr.shape[1]
col = max_index % arr.shape[1]
# 打印结果
print('最大值所在的行：', row)
print('最大值所在的列：', col)
上的代码创建了一个二维数组arr，使用argmax函数找出了数组中最大值所在的索引，然后计算了最大值所在的行和列，并使用print函数打印了结果。
方法二：使用where函数
NumPy库中的where函数可以返回数组中满足条件的元素的索引。可以使用该函数找出数组中最大值所对应的行和列。下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 找出数组中最大值所在的索引
max_index = np.where(arr == np.max(arr))
# 获取最大值所在的行和列
row = max_index[0][0]
col = max_index[1][0]
# 打印结果
print('最大值所在的行：', row)
print('最大值所在的列：', col)
上面的代码创建了一个二维数组arr，where函数找出了数组中最大值所在的索引，然后获取了最大值所在的行和列，并使用print函数打印了结果。
示例一：找出数组中最大值所对应的行和列
下面是一个示例代码，演示如何找出数组中最大值所对应的行和列：
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 找出数组中最大值所在的索引
max_index = np.argmax(arr)
# 计算最大值所在的行和列
row = max_index // arr.shape[1]
col = max_index % arr.shape[1]
# 打印结果
print('最大值所在的行：', row)
print('最大值所在的列：', col)
上面的代码创建了一个二维数组arr，使用argmax函数找出了数组中最大值所在的索引，然后计算了最大值所在的行和列，并使用print函数打印了结果。
示例二：找出多维数组中最大值所对应的行和列
下面是一个示例代码，演示如何找出多维中最大值所对应的行和列：
import numpy as np
# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 找出数组中最大值所在的索引
max_index = np.argmax(arr)
# 计算最大值所在的行、列和深度
depth = max_index // (arr.shape[1] * arr.shape[2])
row = (max_index - depth * arr.shape[1] * arr.shape[2]) // arr.shape[2]
col = max_index % arr.shape[2]
# 打印结果
print('最大值所在的深度：', depth)
print('最大值所在的行：', row)
print('最大值所在的列：', col)
上面的代码创建了一个三维数组arr，使用argmax函数找出了数组中最大值所在的索引，然后计算了最大所在的行、列和深度，并使用print函数打印了结果。
总结
本文详细讲解了如何使用NumPy库找出数组中最大值所对应的行和列的完整攻略，包括使用argmax函数和where函数两种方法提供了两个示例来演示如何找出数组中最大值所对应的行和列以及如何找出多维数组中最大值所对应的行和列。