programming python

Hướng dẫn find min and max in array python - tìm tối thiểu và tối đa trong python mảng

Các ví dụ Python để tìm mục lớn nhất [hoặc nhỏ nhất] trong một bộ sưu tập [ví dụ: danh sách, bộ hoặc mảng] của các phần tử tương đương bằng các phương thức Max [] và Min [].max[] and min[] methods.

1. Hàm Python Max []

Hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

1 được sử dụng để -

Tính toán tối đa của các giá trị được truyền trong đối số của nó.
Giá trị lớn nhất về mặt từ vựng nếu chuỗi được thông qua như là đối số.

1.1. Tìm số nguyên lớn nhất trong mảng

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> max[ nums ]

42		#Max value in array

1.2. Tìm chuỗi lớn nhất trong mảng

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

1.3. Tìm khóa hoặc giá trị tối đa

Một cấu trúc phức tạp nhỏ.

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

2. Hàm python min []

Chức năng này được sử dụng để -

Tính tối thiểu các giá trị được truyền trong đối số của nó.
Giá trị nhỏ nhất về mặt từ vựng nếu các chuỗi được thông qua như là đối số.

2.1. Tìm số nguyên thấp nhất trong mảng

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

2.2. Tìm chuỗi nhỏ nhất trong mảng

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> min[ blogName ]

'do'		#Smallest value in array

2.3. Tìm khóa hoặc giá trị tối thiểu

Một cấu trúc phức tạp nhỏ.

2. Hàm python min []

Chức năng này được sử dụng để -

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần tử tối đa trong một mảng trong Python?

Bước 1: Khai báo và khởi tạo một mảng. Bước 2: Lưu trữ phần tử đầu tiên trong biến tối đa biến. Bước 3: Vòng lặp qua mảng từ 0 đến chiều dài của mảng và so sánh giá trị tối đa với các phần tử của mảng. Bước 4: Nếu bất kỳ phần tử nào lớn hơn tối đa, MAX sẽ giữ giá trị của phần tử đó.

Thông thường khi phải đối mặt với một lượng lớn dữ liệu, bước đầu tiên là tính toán số liệu thống kê tóm tắt cho dữ liệu được đề cập. Có lẽ số liệu thống kê tóm tắt phổ biến nhất là độ lệch trung bình và độ lệch chuẩn, cho phép bạn tóm tắt các giá trị "điển hình" trong bộ dữ liệu, nhưng các tập hợp khác cũng hữu ích [tổng, sản phẩm, trung bình, tối thiểu và tối đa, lượng tử, v.v. ].

Numpy có các chức năng tổng hợp tích hợp nhanh để làm việc trên các mảng; Chúng tôi sẽ thảo luận và chứng minh một số trong số họ ở đây.

In [2]:

L = np.random.random[100]
sum[L]

Tóm tắt các giá trị trong một mảng

Ví dụ nhanh, hãy xem xét tính toán tổng của tất cả các giá trị trong một mảng. Bản thân Python có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

2 tích hợp:

In [4]:

big_array = np.random.rand[1000000]
%timeit sum[big_array]
%timeit np.sum[big_array]

10 loops, best of 3: 104 ms per loop
1000 loops, best of 3: 442 µs per loop

Cú pháp khá giống với hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

2 của Numpy và kết quả giống nhau trong trường hợp đơn giản nhất:

Tuy nhiên, vì nó thực hiện thao tác trong mã được biên dịch, phiên bản hoạt động của Numpy được tính toán nhanh hơn nhiều:

Mặc dù vậy, hãy cẩn thận: hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

2 và hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

5 không giống nhau, đôi khi có thể dẫn đến sự nhầm lẫn! Cụ thể, các đối số tùy chọn của chúng có ý nghĩa khác nhau và

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

5 nhận thức được nhiều kích thước mảng, như chúng ta sẽ thấy trong phần sau.

In [5]:

Tối thiểu và tối đa

Out[5]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

Tương tự, Python đã tích hợp các hàm

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

7 và

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

8, được sử dụng để tìm giá trị tối thiểu và giá trị tối đa của bất kỳ mảng nào đã cho:

In [6]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

Out[6]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

In [7]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

min[big_array], max[big_array]

In [8]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

Bất cứ khi nào có thể, hãy chắc chắn rằng bạn đang sử dụng phiên bản Numpy của các tập hợp này khi hoạt động trên các mảng Numpy!

Tập hợp đa chiều

Một loại hoạt động tổng hợp phổ biến là một tập hợp dọc theo một hàng hoặc cột. Giả sử bạn có một số dữ liệu được lưu trữ trong một mảng hai chiều:

In [9]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

Theo mặc định, mỗi hàm tổng hợp Numpy sẽ trả về tổng hợp trên toàn bộ mảng:

Các hàm tổng hợp có một đối số bổ sung chỉ định trục dọc theo đó tổng hợp được tính toán. Ví dụ: chúng ta có thể tìm thấy giá trị tối thiểu trong mỗi cột bằng cách chỉ định

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> min[ blogName ]

'do'		#Smallest value in array

Out[11]:

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> max[ blogName ]

'to'		#Largest value in array

Hàm trả về bốn giá trị, tương ứng với bốn cột của số.

Tương tự, chúng ta có thể tìm thấy giá trị tối đa trong mỗi hàng:

Out[12]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

Cách mà trục được chỉ định ở đây có thể gây nhầm lẫn cho người dùng đến từ các ngôn ngữ khác. Từ khóa

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> min[ blogName ]

'do'		#Smallest value in array

3 chỉ định kích thước của mảng sẽ bị thu gọn, thay vì kích thước sẽ được trả về. Vì vậy, việc chỉ định

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> min[ blogName ]

'do'		#Smallest value in array

2 có nghĩa là trục đầu tiên sẽ bị thu gọn: đối với các mảng hai chiều, điều này có nghĩa là các giá trị trong mỗi cột sẽ được tổng hợp.

Các chức năng tổng hợp khác

Numpy cung cấp nhiều chức năng tổng hợp khác, nhưng chúng tôi sẽ không thảo luận chi tiết về chúng ở đây. Ngoài ra, hầu hết các tập hợp có đối tác ____ 45 an toàn tính toán kết quả trong khi bỏ qua các giá trị bị thiếu, được đánh dấu bằng giá trị dấu phẩy động đặc biệt của IEEE

>>> blogName = ["how","to","do","in","java"]

>>> min[ blogName ]

'do'		#Smallest value in array

5 [để thảo luận đầy đủ về dữ liệu bị thiếu, xem xử lý dữ liệu bị thiếu]. Một số chức năng an toàn ____ 45 này không được thêm vào cho đến khi Numpy 1.8, vì vậy chúng sẽ không có sẵn trong các phiên bản Numpy cũ.

Bảng sau đây cung cấp một danh sách các chức năng tổng hợp hữu ích có sẵn trong Numpy:

Tên chức năngPhiên bản Nan-SafeSự mô tả

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2] >>> min[ nums ] -4 #Min value in array 5	>>> blogName = ["how","to","do","in","java"] >>> min[ blogName ] 'do' #Smallest value in array 9	Tính tổng các phần tử
>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 0	>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 1	Tính toán sản phẩm của các yếu tố
>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 2	>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 3	Tính trung bình của các yếu tố
>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 4	>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 5	Tính độ lệch chuẩn
>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 6	>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 7	Tính phương sai
>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 8	>>> prices = { 'how': 45.23, 'to': 612.78, 'do': 205.55, 'in': 37.20, 'java': 10.75 } >>> min[ prices.values[] ] 10.75 >>> min[ prices.keys[] ] #or min[ prices ]. Default is keys[]. 'do' 9	Tìm giá trị tối thiểu
L = np.random.random[100] sum[L] 0	L = np.random.random[100] sum[L] 1	Tìm giá trị tối đa
L = np.random.random[100] sum[L] 2	L = np.random.random[100] sum[L] 3	Tìm chỉ số giá trị tối thiểu
L = np.random.random[100] sum[L] 4	L = np.random.random[100] sum[L] 5	Tìm chỉ mục giá trị tối đa
L = np.random.random[100] sum[L] 6	L = np.random.random[100] sum[L] 7	Tính trung bình của các yếu tố
L = np.random.random[100] sum[L] 8	L = np.random.random[100] sum[L] 9	Tính toán thống kê dựa trên xếp hạng của các yếu tố
big_array = np.random.rand[1000000] %timeit sum[big_array] %timeit np.sum[big_array] 0	N/a	Đánh giá xem bất kỳ yếu tố nào có đúng không
big_array = np.random.rand[1000000] %timeit sum[big_array] %timeit np.sum[big_array] 1	N/a	Đánh giá xem bất kỳ yếu tố nào có đúng không

big_array = np.random.rand[1000000]
%timeit sum[big_array]
%timeit np.sum[big_array]

Đánh giá xem tất cả các yếu tố có đúng không

Chúng ta sẽ thấy các tập hợp này thường xuyên trong suốt phần còn lại của cuốn sách.

In [13]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

Ví dụ: Chiều cao trung bình của các tổng thống Hoa Kỳ là bao nhiêu? ¶

In [14]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

Các tập hợp có sẵn trong Numpy có thể cực kỳ hữu ích để tóm tắt một tập hợp các giá trị. Ví dụ đơn giản, hãy xem xét chiều cao của tất cả các tổng thống Hoa Kỳ. Dữ liệu này có sẵn trong tập tin Chủ tịch_heights.csv, đây là danh sách các nhãn và giá trị được phân tách bằng dấu phẩy đơn giản:

In [15]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

Chúng tôi sẽ sử dụng gói Pandas, chúng tôi sẽ khám phá đầy đủ hơn trong Chương 3, để đọc tệp và trích xuất thông tin này [lưu ý rằng độ cao được đo bằng centimet].

In [16]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

Bây giờ chúng tôi có mảng dữ liệu này, chúng tôi có thể tính toán nhiều số liệu thống kê tóm tắt:

Lưu ý rằng trong mỗi trường hợp, hoạt động tổng hợp đã giảm toàn bộ mảng thành một giá trị tóm tắt duy nhất, cung cấp cho chúng tôi thông tin về phân phối các giá trị. Chúng tôi cũng có thể muốn tính toán các lượng tử:

In [17]:

>>> prices = {
   'how': 45.23,
   'to': 612.78,
   'do': 205.55,
   'in': 37.20,
   'java': 10.75
}

>>> max[ prices.values[] ]
612.78

>>> max[ prices.keys[] ] 	#or max[ prices ]. Default is keys[].
'to'

In [18]:

>>> nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]

>>> min[ nums ]

-4		#Min value in array

Chúng tôi thấy rằng chiều cao trung bình của các tổng thống Hoa Kỳ là 182 cm, hoặc chỉ ngại sáu feet.

Làm thế nào để bạn tìm thấy mức tối đa và min của một mảng numpy trong Python?

numpy.amax [] sẽ tìm thấy giá trị tối đa trong một mảng và numpy.amin [] làm tương tự cho giá trị tối thiểu. amax[] will find the max value in an array, and numpy. amin[] does the same for the min value.

Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa và tối thiểu của một mảng?

Hàm getResult [int arr [], int n] là tìm phần tử tối đa và tối thiểu có trong mảng ở mức tối thiểu không.so sánh.Nếu chỉ có một phần tử thì chúng ta sẽ khởi tạo các biến tối đa và tối thiểu với ARR [0].Đối với nhiều phần tử, chúng tôi sẽ khởi tạo tối đa với ARR [1] và Min với ARR [0].getresult[ int arr[],int n] is to find the maximum and minimum element present in the array in minimum no. of comparisons. If there is only one element then we will initialize the variables max and min with arr[0] . For more than one element, we will initialize max with arr[1] and min with arr[0].

Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa và tối thiểu của một mảng 2D trong Python?

Chúng ta có thể tìm thấy các giá trị tối thiểu và tối đa từ mỗi hàng của một mảng 2D bằng cách sử dụng các hàm "Min" và "Max" có sẵn trong thư viện Numpy.using the "min" and "max" functions available in the Numpy library.

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần tử tối đa trong một mảng trong Python?

Bước 1: Khai báo và khởi tạo một mảng.Bước 2: Lưu trữ phần tử đầu tiên trong biến tối đa biến.Bước 3: Vòng lặp qua mảng từ 0 đến chiều dài của mảng và so sánh giá trị tối đa với các phần tử của mảng.Bước 4: Nếu bất kỳ phần tử nào lớn hơn tối đa, MAX sẽ giữ giá trị của phần tử đó.

1. Hàm Python Max []

1.1. Tìm số nguyên lớn nhất trong mảng

1.2. Tìm chuỗi lớn nhất trong mảng

1.3. Tìm khóa hoặc giá trị tối đa

2. Hàm python min []

2.1. Tìm số nguyên thấp nhất trong mảng

2.2. Tìm chuỗi nhỏ nhất trong mảng

2.3. Tìm khóa hoặc giá trị tối thiểu

Tuy nhiên, vì nó thực hiện thao tác trong mã được biên dịch, phiên bản hoạt động của Numpy được tính toán nhanh hơn nhiều:

Tập hợp đa chiều

Các chức năng tổng hợp khác

Đánh giá xem tất cả các yếu tố có đúng không

Làm thế nào để bạn tìm thấy mức tối đa và min của một mảng numpy trong Python?

Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa và tối thiểu của một mảng?

Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị tối đa và tối thiểu của một mảng 2D trong Python?

Làm thế nào để bạn tìm thấy phần tử tối đa trong một mảng trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề