minimax와 같은 알고리즘을 구현할 때 목록에서 최대 또는 최소 요소의 인덱스를 결정합니다. 목록이 중요합니다. Python에 내장된 max() 및 min() 함수는 이러한 값을 제공하지만 해당 인덱스를 나타내지는 않습니다.
예를 들어 목록 값 = [3, 6, 1, 5]. min(values)을 사용하면 1이 반환됩니다. 이 최소값의 인덱스를 얻으려면 다음 기술을 활용할 수 있습니다.
<code class="python">values = [3, 6, 1, 5] index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)</code>
이 방법에는 목록 값의 길이에 해당하는 인덱스 범위. 키 함수를 사용하여 최소값 선택이 값의 각 인덱스에 있는 항목을 기반으로 해야 함을 지정합니다. 결과 index_min은 최소 요소의 인덱스가 됩니다.
<code class="python">import numpy as np values = [3, 6, 1, 5] index_min = np.argmin(values)</code>
numpy가 사용 가능한 종속성인 경우, 최소값의 인덱스를 직접 제공하는 argmin()을 사용할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 Python 목록을 numpy 배열로 변환해야 하며, 여기에는 추가 메모리 복사가 필요합니다.
벤치마크에 따르면 키 함수를 사용하는 방법 1이 일반적으로 방법 2보다 빠른 것으로 나타났습니다. 특히 작은 목록의 경우 numpy의 argmin()을 사용합니다. 그러나 더 큰 목록의 경우 최적화된 벡터화 계산으로 인해 numpy의 argmin()이 더 효율적일 수 있습니다.
위 내용은 Python 목록에서 최대 또는 최소 요소의 인덱스를 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!