NumPy Amax-Funktion

Einführung

NumPy ist eine leistungsstarke Bibliothek für die Python-Programmiersprache, die zur Durchführung mathematischer Operationen, insbesondere auf Arrays, verwendet wird. NumPy bietet viele integrierte Funktionen, von denen eine die amax()-Funktion ist. In diesem Lab werden wir die amax()-Funktion mit Beispielen diskutieren, um Ihnen zu helfen, ihre Syntax, Parameter und Verwendung zu verstehen.

VM-Tipps

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Um die amax()-Funktion zu verwenden, müssen wir die NumPy-Bibliothek importieren. In Python können wir das import-Schlüsselwort verwenden, um Bibliotheken zu importieren.

import numpy as np

Erstellen eines Eingabearrays

Wir können ein NumPy-Array mit der array()-Methode erstellen. In diesem Schritt werden wir ein einfaches Array erstellen, das wir in unseren Beispielen verwenden werden.

a = np.array([[4, 5, 2], [3, 7, 1], [8, 6, 9]])

Finden des größten Elements eines Arrays

Die amax()-Funktion wird verwendet, um den maximalen Wert eines Arrays zu finden. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie die amax()-Funktion verwendet wird, um den maximalen Wert eines Arrays zu finden:

max_value = np.amax(a)
print("The maximum value of an array: ", max_value)

Ausgabe:

The maximum value of an array:  9

Finden des größten Elements entlang einer Achse

Die amax()-Funktion kann auch verwendet werden, um das größte Element entlang einer bestimmten Achse eines Arrays zu finden. In diesem Beispiel werden wir das axis-Parameter verwenden, um das größte Element einer Zeile und einer Spalte zu bestimmen.

## Find the maximum element along a row
max_row = np.amax(a, axis=1)
print("Maximum elements along a row:\n", max_row)

## Find the maximum element along a column
max_column = np.amax(a, axis=0)
print("Maximum elements along a column:\n", max_column)

Ausgabe:

Maximum elements along a row:
 [5 7 9]

Maximum elements along a column:
 [8 7 9]

Finden des größten Elements mit dem Parameter "where"

Der where-Parameter wird verwendet, um den maximalen Wert in den angegebenen Indizes zu finden. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie der where-Parameter mit der amax()-Funktion verwendet wird, um den maximalen Wert in den angegebenen Indizes zu finden:

b = np.array([[4, 5, 2], [3, 7, 1], [8, 6, 9]])
max_value = np.amax(b, where=[False, True, True])
print("The maximum value of selected indices: ", max_value)

Ausgabe:

The maximum value of selected indices:  9

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir die amax()-Funktion der NumPy-Bibliothek behandelt. Wir haben die Syntax dieser Funktion mit ihren Parametern und zurückgegebenen Werten diskutiert. Wir haben auch Beispiele für die Verwendung der amax()-Funktion gegeben, um das größte Element eines Arrays zu finden, das größte Element entlang einer Achse zu finden und das größte Element mit dem where-Parameter zu finden. Die amax()-Funktion von NumPy ist ein nützliches Werkzeug für das Finden des größten Elements eines Arrays und für die statistische Analyse von Daten.