在講解之前，先來一個該函數的參數說明：
argmax(a, axis=None, out=None)
# a 表示array
# axis 表示指定的軸，默認是None，表示把array平鋪，
# out 默認爲None，如果指定，那麼返回的結果會插入其中
對於axis這個參數，對於大家來說是最困惑或者是最頭疼的事情，相信你在網上看到很多這樣的結論：axis=0時，返回列最大的索引值；axis=1時，返回行最大的索引值；你也許也看到過使用投影的方法，可以參考：https://www.cnblogs.com/psztswcbyy/p/9282530.html
不過這些結論我們經常混淆，如：行和列記反了，而使用投影的方式分析起來比較晦澀難懂
好了，今天帶大家使用數中括號[]的方式來快速得出答案
以三維數組進行講解，其它的維度分析過程差不多
array=[[[0,16],[14,5]],
[[16,6],[19,2]],
[[11,11],[5,7]]
]
1 當axis=0時，即tensorflow.argmax(array,axis=0)，好了，我們現在開始數中括號，
可以寫成array=[大元素1，大元素2，大元素3]，現在比較的是各大元素之間對應元素的值，然後得出索引，最終輸出的結果一定是類似這樣的結構如下： [大元素1]
現在講解各大對應元素索引的計算：
所以最終結果拼接起來爲 [大元素]=[[[1，0]，[1，2]]]，由於最外一層中括號在表示時顯得多此一舉了，所以最終結果爲：
[[1，0]，[1，2]]
編寫程序驗證如下：
可能你看到這裏還是沒明白我想表達什麼，莫急，且聽我分析完axis=1和axis=2的情況再來對比就明白了
2 axis=1時，數第二個中括號，如下圖：
可以寫成：array=[[大元素1，大元素2],[大元素1，大元素2],[大元素1，大元素2]]，最終輸出的結果一定是類似這樣的結構如下： [[大元素1，大元素2]]
現在講解各大對應元素索引的計算：
最終結果爲：[[1,0]，[1,0],[0,0]]
程序驗證如下：
3 當axis=2時，數第三個中括號，如下圖：
可以寫成：
array=[[[大元素1，大元素2],[大元素1，大元素2]],
[[大元素1，大元素2],[大元素1，大元素2]],
[[大元素1，大元素2],[大元素1，大元素2]]
]，
最終輸出的結果一定是類似這樣的結構如下：
[[[大元素1],[大元素1]],
[[大元素1],[大元素1]],
[[大元素1],[大元素1]]
]
其實所謂的大元素只剩下一個元素，所以中括號顯得多餘了，可以寫成：
[[大元素1,大元素1],
[大元素1,大元素1],
[大元素1,大元素1]
]
現在講解各大對應元素索引的計算：
程序驗證如下：
4 axis不可能等於3了，因爲所謂的大元素只有一個元素了
好了，分析到這裏了，二維和無窮多維的分析方法一樣，其實核心思想都是使用投影的方法，最後給一張以投影方式的三維圖，請自己分析了，如下圖：
