Содержание

argmax | NumPy

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

Функция argmax() возвращает индекс максимального значения вдоль указанной оси.

Параметры:
a — массив NumPy или подобный массиву объект.
Исходный массив.
axis — целое число (необязательный параметр).
Определяет ось вдоль которой выполняется поиск элементов. Если равен None (по умолчанию), то поиск выполняется по сжатому до одной оси представлению исходного массива.
out — массив NumPy (необязательный параметр).
Позволяет сразу напрямую поместить результат в указанный массив, при условии, что он имеет подходящую форму и тип данных.
Возвращает:
ndarray — массив NumPy
массив индексов максимальных элементов в исходном массиве a с той же формой но удаленным размером по указанной в axis оси.

Смотрите так же:
nanargmax, argmin, nanargmin, unravel_index, take_along_axis

Замечание

В случаях, когда максимальному значению соответствует несколько элементов, то возвращается индекс элемента с первым вхождением.

Данная функция обладает эквивалентным методом класса ndarray, т.е. np.argmax(a)

равносильно вызову метода a.argmax():

>>> a = np.random.randint(0, 20, 10)
>>> a
array([18,  4,  1, 19,  0, 14,  1, 17,  2,  6])
>>> 
>>> np.argmax(a)
3
>>> 
>>> a.argmax()
3

Примеры

По умолчанию axis = None, что соответствует поиску максимальных значений в плоском представлении массива:

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.random.randint(0, 20, size = (3, 5))
>>> a
array([[14,  7, 14, 15, 16],
       [ 6, 11,  8, 12, 15],
       [16, 19,  2,  7, 17]])
>>> 
>>> 
>>> np.argmax(a)
11
>>> 
>>> a.flat[11]
19

В многомерных массивах поиск максимальных массивах может вестись вдоль указанных осей. Например, максимальные элементы в двумерных массивах могут быть могут быть найдены как по строкам, так и по столбцам. Вот индексы максимальных элементов в каждом столбце:

>>> np.argmax(a, axis = 0)
array([2, 2, 0, 0, 2], dtype=int32)

Получить сами элементы по данным индексам можно с помощью функции np.take_along_axis():

>>> ind_col = np.argmax(a, axis = 0)
>>> ind_col = np.expand_dims(ind_col, axis = 0)
>>> ind_col
array([[2, 2, 0, 0, 2]], dtype=int32)
>>> 
>>> 
>>> np.take_along_axis(a, ind_col, axis = 0)
array([[16, 19, 14, 15, 17]])

В том случае если мы ищем максимальный элемент на основе его индекса в плоском представлении массива, мы можем воспользоваться функцией np.unravel_index():

>>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a), a.shape)
>>> ind
(2, 1)
>>> 
>>> a[ind]
19

Однако, возвращаемые индексы, как правило, используются для поиска соответствующих элементов в других массивах:

>>> a
array([[14,  7, 14, 15, 16],
       [ 6, 11,  8, 12, 15],
       [16, 19,  2,  7, 17]])
>>> 
>>> b = np. tile(np.arange(100, 103).reshape(3, 1), 5)
>>> b
array([[100, 100, 100, 100, 100],
       [101, 101, 101, 101, 101],
       [102, 102, 102, 102, 102]])
>>> 
>>> 
>>> np.take_along_axis(a, ind_col, axis = 0)
array([[16, 19, 14, 15, 17]])
>>> 
>>> np.take_along_axis(b, ind_col, axis = 0)
array([[102, 102, 100, 100, 102]])
>>> 
>>> 
>>> b[ind]
102

Получаем максимальный элемент списка Python [7 примеров]

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:

КопироватьСкопированоUse a different Browser

list1 = ["Виктор", "Артем", "Роман"]list2 = [16, 78, 32, 67]list3 = ["яблоко", "манго", 16, "вишня", 3.4]

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. Встроенная функция max()
  2. Метод грубой силы (перебора)
  3. Функция reduce()
  4. Алгоритм Heap Queue (очередь с приоритетом)
  5. Функция sort()
  6. Функция sorted()
  7. Метод хвостовой рекурсии

№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.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

list1 = [3, 2, 8, 5, 10, 6]max_number = max(list1)print("Наибольшее число:", max_number)
Наибольшее число: 10

Если элементы списка являются строками, то сначала они упорядочиваются в алфавитном порядке, а затем возвращается наибольшая строка.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

list1 = ["Виктор", "Артем", "Роман"]max_string = max(list1, key=len)print("Самая длинная строка:", max_string)
Самая длинная строка: Виктор

№2 Поиск максимального значения перебором

Это самая простая реализация, но она немного медленнее, чем функция max(), поскольку мы используем этот алгоритм в цикле.

В примере выше для поиска максимального значения нами была определена функция large(). Она принимает список в качестве единственного аргумента. Для сохранения найденного значения мы используем переменную max_, которой изначально присваивается первый элемент списка. В цикле for каждый элемент сравнивается с этой переменной. Если он больше max_, то мы сохраняем значение этого элемента в нашей переменной. После сравнения со всеми членами списка в max_ гарантировано находится наибольший элемент.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

def large(arr):     max_ = arr[0]    for ele in arr:        if ele > max_:           max_ = ele    return max_ list1 = [1,4,5,2,6]result = large(list1)print(result)  # вернется 6

№3 Нахождение максимального значения с помощью функции reduce()

В функциональных языках reduce() является важной и очень полезной функцией. В Python 3 функция reduce() перенесена в отдельный модуль стандартной библиотеки под названием functools. Это решение было принято, чтобы поощрить разработчиков использовать циклы, так как они более читабельны. Рассмотрим приведенный ниже пример использования reduce() двумя разными способами.

В этом варианте reduce() принимает два параметра. Первый — ключевое слово max, которое означает поиск максимального числа, а второй аргумент — итерабельный объект.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

from functools import reducelist1 = [-1, 3, 7, 99, 0]print(reduce(max, list1))  # вывод: 99

Другое решение показывает интересную конструкцию с использованием лямбда-функции. Функция reduce() принимает в качестве аргумента лямбда-функцию, а та в свою очередь получает на вход условие и список для проверки максимального значения.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

from functools import reducelist1 = [-1, 3, 7, 99, 0]print(reduce(lambda x, y: x if x > y else y, list1))  # -> 99

№4 Поиск максимального значения с помощью приоритетной очереди

Heapq — очень полезный модуль для реализации минимальной очереди. Если быть более точным, он предоставляет реализацию алгоритма очереди с приоритетом на основе кучи, известного как heapq. Важным свойством такой кучи является то, что ее наименьший элемент всегда будет корневым элементом. В приведенном примере мы используем функцию heapq.nlargest() для нахождения максимального значения.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

import heapqlist1 = [-1, 3, 7, 99, 0]print(heapq.nlargest(1, list1))  # -> [99]

Приведенный выше пример импортирует модуль heapq и принимает на вход список. Функция принимает n=1 в качестве первого аргумента, так как нам нужно найти одно максимальное значение, а вторым аргументом является наш список.

№5 Нахождение максимального значения с помощью функции sort()

Этот метод использует функцию sort() для поиска наибольшего элемента. Он принимает на вход список значений, затем сортирует его в порядке возрастания и выводит последний элемент списка. Последним элементом в списке является list[-1].

КопироватьСкопированоUse a different Browser

list1 = [10, 20, 4, 45, 99]list1.sort()print("Наибольшее число:", list1[-1])
Наибольшее число: 99

№6 Нахождение максимального значения с помощью функции sorted()

Этот метод использует функцию sorted() для поиска наибольшего элемента. В качестве входных данных он принимает список значений. Затем функция sorted() сортирует список в порядке возрастания и выводит наибольшее число.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

list1=[1,4,22,41,5,2]sorted_list = sorted(list1)result = sorted_list[-1]print(result)  # -> 41

№7 Поиск максимального значения с помощью хвостовой рекурсии

Этот метод не очень удобен, и иногда программисты считают его бесполезным. Данное решение использует рекурсию, и поэтому его довольно сложно быстро понять. Кроме того, такая программа очень медленная и требует много памяти. Это происходит потому, что в отличие от чистых функциональных языков, Python не оптимизирован для хвостовой рекурсии, что приводит к созданию множества стековых фреймов: по одному для каждого вызова функции.

КопироватьСкопированоUse a different Browser

def find_max(arr, max_=None):    if max_ is None:        max_ = arr.pop()    current = arr.pop()    if current > max_:        max_ = current    if arr:        return find_max(arr, max_)    return max_list1=[1,2,3,4,2]result = find_max(list1)print(result)  # -> 4

Заключение

В этой статье мы научились находить максимальное значение из заданного списка с помощью нескольких встроенных функций, таких как max(), sort(), reduce(), sorted() и других алгоритмов. Мы написали свои код, чтобы попробовать метод перебора, хвостовой рекурсии и алгоритма приоритетной очереди.

5 способов найти максимальный индекс списка в Python

Список — это структура данных в Python, которая используется для хранения элементов нескольких типов данных. Из-за этого он считается одной из самых универсальных структур данных. Мы можем хранить такие элементы, как строка, целое число, число с плавающей запятой, набор, список и т. д. внутри заданного списка. Список в питоне — изменяемый тип данных, а это значит, что даже после создания списка его элементы можно изменить. Список представляется путем хранения его элементов в квадратных скобках «[]». Мы можем получить доступ к элементам списка, используя индексирование. В этой статье мы рассмотрим, как в списке Python мы можем найти максимальный индекс.

Содержание

1. Нахождение максимального индекса с помощью цикла for

Нахождение максимального индекса с помощью цикла for — самый простой подход.

 мой_список = [10,72,54,25,90,40]
макс = мой_список[0]
индекс = 0
для i в диапазоне (1, len (my_list)):
  если my_list[i] > макс.
 
 :
    макс = мой_список[i]
    индекс = я
print (индекс f'Max равен: {index}')

Здесь мы взяли список с именем ‘my_list’, , который содержит список целых чисел. Сначала мы берем первый элемент списка как максимальный элемент и сохраняем элемент в «макс.». Затем мы берем переменную как «индекс» и сохраняем ее со значением 0.

После этого мы будем повторять цикл от индекса 1 до последнего элемента списка. Внутри цикла с помощью оператора if мы будем сравнивать и элемент, т. е. текущий элемент my_list с переменной max . Если значение текущего элемента окажется больше, чем значение

‘max’, , тогда мы присвоим значение текущего элемента ‘max’ и текущий индекс ‘i’. После завершения цикла for выведем значение ‘index’ , которое будет обозначать индекс максимального значения из списка.

Вывод: 

 Максимальный индекс: 4

Описанный выше метод является наивным подходом. Это для понимания того, как будет найден максимальный элемент. Есть более компактные методы, и сейчас мы рассмотрим некоторые из них.

2. Использование встроенных методов – max() и index()

Мы можем использовать встроенные методы Python, чтобы найти максимальный индекс из списка Python.

Метод max() используется для нахождения максимального значения, когда задана последовательность элементов. Он возвращает этот максимальный элемент в качестве вывода функции. Он принимает последовательность в качестве аргумента функции.

Метод index() используется для поиска индекса данного элемента из списка Python. Он принимает элемент в качестве аргумента и возвращает индекс этого элемента. В случае нескольких вхождений он вернет наименьший индекс этого элемента.

Во-первых, мы будем использовать функцию max() , чтобы найти максимальный элемент из заданного списка

«my_list» и сохранить его в «max_item». Затем, используя функцию index() , мы передаем ‘max_item’ внутри функции. Используя my_list.index(), , мы вернем индекс максимального элемента и напечатаем его.

 мой_список = [10,72,54,25,90,40]
max_item = макс (мой_список)
print (индекс f'Max: {my_list.index (max_item)}')

Результат: 

 Максимальный индекс: 4

Тенденции

Генерация симметричного ключа OpenSSL с использованием Python

3. Использование функции enumerate() для поиска максимального индекса списка Python в python используется для добавления счетчика к итерации. С помощью функции enumerate() мы можем найти индекс максимальных элементов из списка. Мы будем использовать понимание списка для хранения индекса. Понимание списков — это способ создания последовательностей из уже существующих последовательностей. 

 мой_список = [10,72,54,25,90,40]
max_item = макс (мой_список)
print([index for index, item in enumerate(my_list) if item == max_item])

Используя функцию max() , мы сохраним значение максимального элемента в ‘max_item’. Затем мы переберем my_list и проверим, для какого элемента списка значение равно max_item. Индекс для этого элемента должен быть напечатан как элемент списка.

Вывод: 

 [4]

4. Поиск максимального индекса для нескольких вхождений элементов

Если в списке есть несколько вхождений максимального элемента, то нам придется применить другую логику для того же самого. Мы будем использовать понимание списка для хранения нескольких индексов внутри списка.

 мой_список = [10,72,90,90,54,25,90,40]
max_item = макс (мой_список)
index_list = [индекс для индекса в диапазоне (len(my_list)) if my_list[index] == max_item]
печать (список_индексов)

Во-первых, используя max() мы найдем максимальный элемент из списка. Затем, используя понимание списка, мы будем перебирать список «my_list», , и всякий раз, когда значение элемента равно «max_item», , мы будем сохранять этот индекс в «my_list». Затем мы напечатаем ‘index_list’.

Вывод: 

 [2, 3, 6]

Популярно сейчас

Gingerit: исправление грамматических ошибок с помощью Python

5. Максимальный индекс из массива numpy

Чтобы найти максимальный индекс элемента, используя библиотеку numpy. Во-первых, мы импортируем библиотеку numpy. Затем, используя функцию array() , мы передадим список my_list в качестве аргумента внутри массива numpy. Это должно преобразовать данный список в массив numpy и сохранить его в ‘n’. Затем с помощью функции argmax() мы напечатаем индекс максимального элемента из массива numpy.

 импортировать numpy как np
мой_список = [10,72,54,25,90,40]
n = np.массив (мой_список)
print (индекс f'Max: {np.argmax (n)}')

Вывод: 

 Максимальный индекс: 4

Это завершает максимальный индекс списка Python. Если у вас есть какие-либо сомнения или какие-либо мысли, которыми можно поделиться, оставьте их в комментариях ниже.

До следующего раза, продолжайте учиться!

Сейчас в тренде

numpy.argmax — NumPy v1.23 Руководство

numpy.argmax ( a , ось = нет , выход = нет , * , keepdims=<нет значения> )[источник]

Возвращает индексы максимальных значений по оси.

Параметры
a array_like

Входной массив.

ось целое, необязательный

По умолчанию индекс находится в сглаженном массиве, в противном случае вдоль указанной оси.

выходной массив , опционально

Если указано, результат будет вставлен в этот массив. Должно иметь соответствующую форму и тип.

keepdims bool, опционально

Если установлено значение True, уменьшаемые оси остаются в результате как размеры с размером один. С этой опцией результат будет правильно транслироваться против массива.

Новое в версии 1.22.0.

Возвращает
index_array nмассив целых чисел

Массив индексов в массив. Он имеет ту же форму, что и a.shape . с удаленным размером по оси . Если для keepdims установлено значение True, тогда размер оси будет равен 1, а результирующий массив будет иметь тот же форма как a.форма .

См. также

ndarray.argmax , argmin
amax

Максимальное значение по заданной оси.

unravel_index

Преобразование плоского индекса в индексный кортеж.

take_along_axis

Применить np.expand_dims(index_array, axis) из argmax к массиву, как будто вызвав max.

Примечания

В случае многократного появления максимальных значений индексы соответствующие первому вхождению.

Примеры

 >>> a = np.arange(6).reshape(2,3) + 10
>>> а
массив([[10, 11, 12],
       [13, 14, 15]])
>>> np.argmax(а)
5
>>> np.argmax (а, ось = 0)
массив([1, 1, 1])
>>> np.argmax (а, ось = 1)
массив ([2, 2])

Индексы максимальных элементов N-мерного массива:

 >>> ind = np.unravel_index(np.argmax(a, axis=None), a.shape)
>>> инд.
(1, 2)
>>> а[инд]
15
 
 >>> b = np.arange(6)
>>> б[1] = 5
>>> б
массив ([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # Возвращается только первое вхождение.
1
 
 >>> x = np.array([[4,2,3], [1,0,3]])
>>> index_array = np.argmax(x, ось=-1)
>>> # То же, что и np.amax(x, axis=-1, keepdims=True)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, ось=-1), ось=-1)
массив([[4],
 [3]])
>>> # То же, что и np.amax(x, axis=-1)
>>> np.take_along_axis(x, np.expand_dims(index_array, ось=-1), ось=-1).
No related posts.