питон индекс максимального элемента
Поиск максимального значения в списке на Python
В этой статье мы научимся находить максимальное значение в списке на Python. Для всестороннего понимания вопроса мы рассмотрим использование некоторых встроенных функций, простые подходы, а также небольшие реализации известных алгоритмов.
Сначала давайте вкратце рассмотрим, что такое список в Python и как найти в нем максимальное значение или просто наибольшее число.
Список в Python
В Python есть встроенный тип данных под названием список (list). По своей сути он сильно напоминает массив. Но в отличие от последнего данные внутри списка могут быть любого типа (необязательно одного): он может содержать целые числа, строки или значения с плавающей точкой, или даже другие списки.
Хранимые в списке данные определяются как разделенные запятыми значения, заключенные в квадратные скобки. Списки можно определять, используя любое имя переменной, а затем присваивая ей различные значения в квадратных скобках. Он является упорядоченным, изменяемым и допускает дублирование значений. Например:
Далее мы рассмотрим возможные варианты кода на Python, реализующего поиск наибольшего элемента в списке, состоящем из сравниваемых элементов. В наших примерах будут использоваться следующие методы/функции:
№1 Нахождение максимального значения с помощью функции max()
Это самый простой и понятный подход к поиску наибольшего элемента. Функция Python max() возвращает самый большой элемент итерабельного объекта. Ее также можно использовать для поиска максимального значения между двумя или более параметрами.
В приведенном ниже примере список передается функции max в качестве аргумента.
Поиск индекса наибольшего элемента в последовательности
Недавно начал изучение python и параллельно решаю задачки с http://pythontutor.ru/. И застрял на задаче по циклам while.
Текст задачи: Условие
Последовательность состоит из натуральных чисел и завершается числом 0. Определите индекс наибольшего элемента последовательности. Если наибольших элементов несколько, выведите индекс первого из них. Нумерация элементов начинается с нуля.
Тем не менее, два варианта не проходят. Например: Входные данные:2 1 3 0 Ответ: 2 (у меня выдает 1)
Я в общем-то вижу ошибку, но не понимаю как реализовать, что бы решалось не только если цифры вводятся не равномерно по возрастанию\убыванию (такие варианты все решились)
4 ответа 4
Вы проверяете увеличиваете индекс только когда находите большее число, а надо его увеличивать всегда.
Чтобы найти индекс наибольшего элемента последовательности, можно использовать встроенную функцию max():
Встроенная функция map() преобразует строки в числа в данном случае.
Встроенная функция enumerate() генерирует пары индекс, значение. lambda i_v: i_v[1] функция извлекает значение из пары, служа ключём для сравнения, таким образом пары сравниваются по соответствующим значениям.
max() возвращает пару с наибольшим значением.
Использование max() в Питон коде более предпочтительно по сравнению с while-циклом более подходящим для C кода для решения задачи «Поиск наибольшего элемента в последовательности» в Питоне. Старайтесь использовать подходящие идиомы для выбранного языка. Если сама задача неинтересна, а просто ошибку в while-цикле хотите найти, то спрашивайте именно об этом.
Python numpy.argmax (): Сообщение для начинающих
В этом руководстве мы узнаем о функции numpy.argmax () в Python. Эта функция возвращает индексы максимальных элементов в матрице. То
В этом руководстве мы узнаем о numpy.argmax () Функция в Python Отказ Эта функция возвращает индексы максимальных элементов в матрице. Функция позволяет пройти аргумент, упомянующий ось, наряду, на которой вам нужно найти индексы максимальных элементов.
Мы получаем три варианта при использовании функции argmax.
Давайте посмотрим, как использовать эту функцию.
Нахождение максимального элемента из матрицы с python numpy.argmax ()
Теперь давайте найдем индекс максимального элемента в массиве.
Мы получаем 11 в качестве вывода. Это связано с тем, что в функции Numpy.argmax () не упоминается оси. Как только это сделано, он возвращает индекс последнего элемента в массиве.
Или в основном, без указанной оси функция Python Numpy.argmax () возвращает количество элементов в массиве.
Мы можем использовать функцию NP.UNRAVAVEL_INDEX для получения индекса, соответствующего 2D-массиве с вывода Numpy.argmax.
Примечание: В случае нескольких вхождений максимальных значений функция возвращает индексы, соответствующие первому.
Использование NP.UNRAVEL_INDEX на выходе Argmax
Использовать np.unravel_index Функция на выходе Argmax, давайте запустим следующий фрагмент кода:
Это дает следующий выход:
Мы можем объединить код из этих двух секций, чтобы напрямую печатать максимальный элемент.
Заполните код для печати максимального элемента для матрицы
Найти максимальные элементы вдоль столбцов с помощью python numpy.argmax ()
Чтобы найти максимальные элементы для каждого использования столбцов:
Это дает Индексное значение максимальных элементов вдоль каждого столбца.
Точно так же, если мы упомянем оси как 1, то мы можем получить индексы максимальных элементов вдоль рядов.
Найти максимальные элементы вдоль рядов
Чтобы найти максимальные элементы для каждой используемой строки:
NumPy в Python. Часть 2
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:
Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:
Функции zeros_like и ones_like могут преобразовать уже созданный массив, заполнив его нулями и единицами соответственно:
Также есть некоторое количество функций для создания специальных матриц. Для создания квадратной матрицы с главной диагональю, которая заполненная единицами, воспользуемся методом identity:
Функция eye возвращает матрицу с единичками на к-атой диагонали:
Математические операции над массивами
Когда для массивов мы используем стандартные математические операции, должен соблюдаться принцип: элемент—элемент. Это означает, что массивы должны быть одинакового размера во время сложения, вычитания и тому подобных операций:
Для двухмерных массивов, умножение остается поэлементным и не соответствует умножению матриц. Для этого существуют специальные функции, которые мы изучим позже.
При несоответствии в размере выбрасываются ошибки:
Однако, если размерность массивов не совпадает, они будут преобразованы для выполнения математических операций. Это зачастую означает, что меньший массив будет использован несколько раз для завершения операций. Рассмотрим такой пример:
Тут, одномерный массив b был преобразован в двухмерный, который соответствует размеру массива a. По существу, b был повторен несколько раз, для каждой «строки» a. Иначе его можно представить так:
Python автоматически преобразовывает массивы в этом случае. Иногда, однако, когда преобразование играет роль, мы можем использовать константу newaxis, чтобы изменить преобразование:
Вдобавок к стандартным операторам, в numpy включена библиотека стандартных математических функций, которые могут быть применены поэлементно к массивам. Собственно функции: abs, sign, sqrt, log, log10, exp, sin, cos, tan, arcsin, arccos, arctan, sinh, cosh, tanh, arcsinh, arccosh, и arctanh.
Функции floor, ceil и rint возвращают нижние, верхние или ближайшие (округлённое) значение:
Также в numpy включены две важные математические константы:
Перебор элементов массива
Проводить итерацию массивов можно аналогично спискам:
Для многомерных массивов итерация будет проводиться по первой оси, так, что каждый проход цикла будет возвращать «строку» массива:
Множественное присваивание также доступно при итерации:
Базовые операции над массивами
Для получения каких-либо свойств массивов существует много функций. Элементы могут быть суммированы или перемножены:
В этом примере были использованы функции массива. Также можно использовать собственные функции numpy:
Для большинства случаев могут использоваться оба варианта.
Некие функции дают возможность оперировать статистическими данными. Это функции mean (среднее арифметическое), вариация и девиация:
Можно найти минимум и максимум в массиве:
Функции argmin и argmax возвращают индекс минимального или максимального элемента:
Для многомерных массивов каждая из функций может принять дополнительный аргумент axis и в зависимости от его значения выполнять функции по определенной оси, помещая результаты исполнения в массив:
Как и списки, массивы можно отсортировать:
Значения в массиве могут быть «сокращены», чтобы принадлежать заданному диапазону. Это тоже самое что применять min(max(x, minval), maxval) к каждому элементу x:
Уникальные элементы могут быть извлечены вот так:
Для двухмерных массивов диагональ можно получить так:
Вот и вторая статья подошла к концу. Спасибо за уделенное внимание и удачи в ваших начинаниях! До скорой встречи.
Функция max() в Python, максимальное значение элемента.
Находит максимальное значение элемента в последовательности.
Синтаксис:
Параметры:
Возвращаемое значение:
Описание:
Функция max() возвращает наибольшее значение элемента итерируемого объекта или самое большое из двух или более переданных позиционных аргументов.
При передаче в качестве аргумента текстовых строк, байтовых строк или байтовых массивов, а так же списка символов, максимальное значение будет выбираться исходя из порядка следования символов, в таблице соответствующей кодировки.
Примеры поиска максимального значения в последовательности.
Нахождение самой длинной строки в списке строк.
Нахождение max() в списке строк, записанных как целые числа.
Нахождения max() в строке, которая состоит из чисел и строк.
Что бы найти максимум в строке, которая состоит из чисел и строк, необходимо сначала разделить исходную строку на список подстрок. Используем приемы, описанные в примерах функции sum() :
Затем в цикле перебрать полученный список и все строки с цифрами преобразовать в соответствующие числовые типы и уже потом применить функцию
Далее будем работать с более сложным списком, полученным 1 способом, где встречаются слова. И так, имеем список строк с цифрами и другими строками. Стоит задача: преобразовать строки с цифрами в соответствующие числовые типы и отбросить строки со словами, что бы потом найти максимум.
Определение индекса у максимального значения в списке.
Допустим есть словарь, задача: найти максимальное значение ключа или самого значения ключа и вывести эту пару.
По умолчанию, при нахождении максимального элемента из списка кортежей будет выбираться кортеж, у которого наибольшее значение имеет ключ исходного словаря (первый элемент в кортеже).