下面要為大家分享一篇python中找出numpy array數組的最值及其索引方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起過來看看吧
在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值對應的索引
但在numpy中的array沒有index方法,取而代之的是where,其又是list沒有的
首先我們可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理)
>>> a = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> print(np.max(a)) #全局最大 8 >>> print(np.max(a,axis=0)) #每列最大 [6 7 8] >>> print(np.max(a,axis=1)) #每行最大 [2 5 8]
然後用where得到最大值的索引,傳回值中,前面的array對應行數,後者對應列數
>>> print(np.where(a==np.max(a))) (array([2], dtype=int64), array([2], dtype=int64)) >>> print(np.where(a==np.max(a,axis=0))) (array([2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2], dtype=int64))
如果array中有相同的最大值,where會將其位置全部給出
>>> a[1,0]=8 >>> a array([[0, 1, 2], [8, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> print(np.where(a==np.max(a))) (array([1, 2], dtype=int64), array([0, 2], dtype=int64))
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Python列表切片的基本語法是list[start:stop:step]。 1.start是包含的第一個元素索引,2.stop是排除的第一個元素索引,3.step決定元素之間的步長。切片不僅用於提取數據,還可以修改和反轉列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/刪除,2)儲存的二聚體和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,請考慮performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

choosearraysoverlistsinpythonforbetterperformanceandmemoryfliceSpecificScenarios.1)largenumericaldatasets:arraysreducememoryusage.2)績效 - 臨界雜貨:arraysoffersoffersOffersOffersOffersPoostSfoostSforsssfortasssfortaskslikeappensearch orearch.3)testessenforcety:arraysenforce:arraysenforc

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