DevGang
Авторизоваться

Python: Поиск максимальных и минимальных значений в массивах

Библиотека NumPy в Python очень универсальна. В ней есть предопределенные функции, позволяющие даже находить максимальные и минимальные элементы между двумя массивами. Давайте познакомимся с ними в этой статье. Здесь мы подробно разберемся с функциями fmax() и fmin(), начиная с их синтаксиса и заканчивая вариантами использования. Давайте начнем.

Зачем искать максимальное и минимальное значения?

Максимальное значение (Maximum)  это самое высокое значение в наборе данных, а минимальное (Minimum)  самое низкое значение в наборе данных. Важно вычислить максимум и минимум для набора данных. Когда у вас много чисел, поиск самого большого и самого маленького помогает вам понять, насколько широк диапазон.

Иногда в программах вам нужно выполнять разные действия в зависимости от наибольшего или наименьшего числа. Таким образом, их поиск помогает вам принимать разумные решения в вашем коде. Если вы ожидаете, что цифры будут в определенных пределах (например, температура не опустится ниже нуля), сверка с максимальными и минимальными значениями поможет выявить ошибки или неожиданные данные.

Функция NumPy fmax()

Функция fmax() сравнивает два массива чисел поэлементно и возвращает новый массив, содержащий максимальные значения из каждой позиции в исходных массивах.

Синтаксис этой функции выглядит так:

numpy.fmax(array1, array2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

Здесь:

  • array1 и array2  это списки чисел, элементы которых будут сравниваться один за другим.
  • out (необязательно): вы можете выбрать, куда поместить результат. Если вы не укажете, это даст вам новый массив.
  • where (необязательно): это похоже на карту, указывающую, куда копировать числа из старых массивов в новые. По умолчанию копируется там, где указано значение true.
  • dtype (необязательно): определяет, какого типа должен быть новый массив. Если вы не скажете, он вычислит это по старым массивам.
  • Другие параметры (casting, order, subok и т. д.): это дополнительные настройки, которые вы можете настроить, если хотите, но обычно вам не нужно беспокоиться, поскольку у них есть разумные значения по умолчанию.

Как это работает

Он сравнивает два списка чисел, элемент за элементом, и возвращает новый список, содержащий максимальное значение для каждой позиции в исходных списках. Например, если у вас есть два массива: [3, 7, 5] и [2, 8, 6], функция fmax() сравнит каждую пару чисел: (3, 2), (7, 8), и (5, 6). Он выберет большее число из каждой пары и вернет вам новый массив: [3, 8, 6].

Давайте посмотрим его реализацию в коде:

import numpy as np
 
user_array1 = input("Enter the elements of first array : ")
user_array2 = input("Enter the elements of second array : ")
array1 = np.array([int(x) for x in user_array1.split()])
array2 = np.array([int(x) for x in user_array2.split()])
result = np.fmax(array1, array2)
print("Array containing the max numbers ", result)

Этот код будет использовать fmax() для сравнения двух определяемых пользователем массивов, поиска максимального количества элементов и печати нового массива, содержащего эти максимальные числа.

Выход:

Функция NumPy fmin()

Функция fmin() сравнивает два списка по номеру. Он возвращает вам новый список с наименьшими числами из каждой позиции исходных списков.

Вот как выглядит его синтаксис:

numpy.fmin(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

Как это работает:

fmin() просматривает два списка чисел и выбирает наименьшее число из каждой совпадающей позиции. Например, если у вас есть два массива: [4, 9, 1] и [7, 5, 3], fmin() сравнит каждую пару чисел: (4, 7), (9, 5) и (1, 3). Он выберет меньшее число из каждой пары и вернет вам новый массив: [4, 5, 1].

Давайте разберемся в этом с помощью кода:

import numpy as np
 
user_array1 = input("Enter the elements of first array : ")
user_array2 = input("Enter the elements of second array : ")
array1 = np.array([int(x) for x in user_array1.split()])
array2 = np.array([int(x) for x in user_array2.split()])
result = np.fmin(array1, array2)
print("Array containing the min numbers ", result)

Этот код будет использовать fmin() для сравнения двух созданных нами массивов, поиска наименьших чисел и отображения их в новом массиве.

Выход

Итог

Здесь мы обсудили функции fmax() и fmin(), их синтаксис, работу и варианты использования. Я надеюсь, что вы тщательно изучили каждый раздел. И если вы это сделали, то теперь вы можете легко вычислить массив, содержащий максимальное или минимальное количество элементов, сравнив любые два массива. 

Источник:

#Python #Numpy
Комментарии
Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться

Присоединяйся в тусовку

В этом месте могла бы быть ваша реклама

Разместить рекламу