'np.min(a); np.max(a)', setup='import numpy as np; a = np.arange(%d, dtype=np.float32)' % size, number=repeat), " # numpy min/max" print timeit.timeit( 'untitled.minmax1(a)', setup='import numpy as np; import u
max1=max(x)print(min1)print(max1) y=np.array([5, 6, 7, 8]) min2=min(y) max2=max(y)print(min2)print(max2) 可以看出x是list,而y是array,也就是不管是list或者array数据类型,min和max都可以调用
但是实现在源码上还是有点难度，现在简单给予题目描述，小伙伴也可以来思考一下，例题一，我们现在有1元...
np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) # 接收一个参数a # 取a 在 axis方向上的最大值 np.maximum(x, y) # 接收两个参数x,y # x,y逐位比较取最大值np.max 与 np.maximum 1. 参数 首先比较二者的参数部分: np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少...
#print('最大值:', np.max(a), a.max()) # 最大值 #print('最小值:', np.min(a), a.min()) # 最小值 #print('最大值索引:', np.argmax(a), a.argmax()) # 数组扁平为一维后的最大值索引 # maximum最大值,minimum最小值 ...
max(1)返回该矩阵中每一行的最大值 例子: import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4],[0,5]]) print(a.min(0)) # array([0, 2]) print(a.min(1)) # array([1, 3, 0]) print(a.max(0)) # array([3, 5]) print(a.max(1)) # array([2, 4, 5])发布...
你还应该将max初始化为负无穷大，将min初始化为正无穷大。这有助于避免这样的情况，例如，你将min设置...
min()) / (df.max() - df.min()) 使用scale方法进行标准化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn import preprocessing import numpy as np X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) X_scaled = preprocessing.scale(X...
subplot(121) ((user_life['max']-user_life['min'])/np.timedelta64(1,'D')).hist(bins=15) plt.title('所有用户生命周期直方图') plt.xlabel('生命周期天数') plt.ylabel('用户人数') plt.subplot(122) u_1 = (user_life['max']-user_life['min']).reset_index()[0]/np.timedelta64(1,...
②最大值、最小值 .max() .min() ③平均值 .mean() ④方差 .var() ⑤标准差 .std() ⑥样本的标准偏差 .std(ddof=1) ⑦加权平均 average(data,weights=...) ⑧连乘积 np.product(data) ⑨整数元素统计 np.bincount(data) 10 去除重复元素 np.unique(data) 11...