方法一:使用内置函数 max() 和 index() Python 提供了内置函数max()来找到列表中的最大值,同时可以使用index()方法找到该最大值在列表中的位置。代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:6 运行 AI代码解释 my_list=[10,5,20,8,15]max_value=max(my_list)max_index=my_list.index(max_value)print("最...
首先argmax() 这个函数的作用是算出数组中最大值的下标。 举个例子: a = [3, 1, 2, 4, 6, 1] maxindex = 0 i = 0 for tmp in a: if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6,...
importnumpyasnp# 导入 NumPy 库# 创建一个示例数组data=np.array([1,3,7,2,5])# 使用 numpy 创建一个数组# 查找数组中的最大值max_value=np.max(data)# 查找最大值print(f"最大值是:{max_value}")# 输出最大值# 找到最大值的位置max_index=np.argmax(data)# 查找最大值的位置print(f"最大...
max_value=np.amax(arr) 1. 步骤4:使用numpy.argmax()找到最大值的下标 知道了最大值之后,我们可能还需要知道这个最大值在数组中的位置。这时,我们可以使用np.argmax()函数。 AI检测代码解析 max_index=np.argmax(arr) 1. 步骤5:输出结果 最后,我们将最大值和其下标打印出来。 AI检测代码解析 print("...
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中,将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy ...
def np_max(x): ''' x 的传参数一定得是numpy :param x: :return: ''' import numpy as np n, m = x.shape max_values = np.zeros((1,1)) max_index = np.zeros((1,1)) max_columns = np.zeros((1,1)) if type(x) == type(np.random.random([1,1])): max_values = np.max...
numpy还可以做基础的统计操作,比如max,min, mean, sum等 排序操作 查找操作 numpy不像list有index函数,通常会用where等操作 其中有三种方法: where,难懂且对于x处于array末端很不友好 next,相对较快,但需要numba searchsorted,针对于已排过序的array 二维array,也称matrix矩阵 初始化,注意「双括号」 随机matrix,同...
nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)函数。它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标在对应轴上的值。只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值,通过a[nonzero(a)]得到所有a中的非零值。
my_data = pd.read_csv('input.csv').to_numpy() max_columns= np.array([1,2,3,7,8,10]) min_columns = np.array([4,5,6,9]) def max_vals(): results = np.max(my_data[:,max_columns]) index = np.argmax(results) return results, index def min_vals(): results = np.min(my...
min(序列数组, key = lambda i: values[i]) 效果是一样的 进一步: objs = [cls1, cls2, cls3] index_min =min(range(len(objs)), key=lambdai:objs[i].YourNumberProperty) 总结: 善用 min/max 的 key p.s: numpy使用 np.argmin(values) 直接返回 index...