리스트에서 최대값과 그 지수를 찾는 피톤식 방법?

리스트에서 최대값과 그 지수를 찾는 피톤식 방법?

리스트에서 최대값을 원한다면, 그냥 쓸 수 있습니다.max(List)그러나 최대값 인덱스가 필요한 경우에는 어떻게 해야 합니까?

이렇게 쓸 수 있어요.

maximum=0
for i,value in enumerate(List):
    if value>maximum:
        maximum=value
        index=i

하지만 나에게는 지루해 보인다.

그리고 내가 쓴다면:

List.index(max(List))

그런 다음 목록을 두 번 반복합니다.

더 좋은 방법이 있을까요?

인정된 답변은 훌륭하다고 생각합니다만, 그것을 명확하게 하는 것은 어떻습니까?저는 더 많은 사람들이 당신의 코드를 이해할 것이라고 생각합니다.그것은 PEP 8에 동의하고 있습니다.

max_value = max(my_list)
max_index = my_list.index(max_value)

이 방법은 또한 승인된 답변보다 약 3배 더 빠릅니다.

import random
from datetime import datetime
import operator

def explicit(l):
    max_val = max(l)
    max_idx = l.index(max_val)
    return max_idx, max_val

def implicit(l):
    max_idx, max_val = max(enumerate(l), key=operator.itemgetter(1))
    return max_idx, max_val

if __name__ == "__main__":
    from timeit import Timer
    t = Timer("explicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
          "import random; import operator;"
          "l = [random.random() for _ in xrange(100)]")
    print "Explicit: %.2f usec/pass" % (1000000 * t.timeit(number=100000)/100000)

    t = Timer("implicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
          "import random; import operator;"
          "l = [random.random() for _ in xrange(100)]")
    print "Implicit: %.2f usec/pass" % (1000000 * t.timeit(number=100000)/100000)

컴퓨터에서 실행 중인 결과:

Explicit: 8.07 usec/pass
Implicit: 22.86 usec/pass

기타 세트:

Explicit: 6.80 usec/pass
Implicit: 19.01 usec/pass

다음과 같은 다양한 옵션이 있습니다.

import operator
index, value = max(enumerate(my_list), key=operator.itemgetter(1))

이 답변은 목록이 매우 크다고 가정하고 이미 np.array()라고 가정할 때 @Escualo보다 33배 빠릅니다.테스트는 100개뿐만 아니라 100만 개의 요소를 대상으로 하기 때문에 테스트 실행 횟수를 줄여야 했습니다.

import random
from datetime import datetime
import operator
import numpy as np

def explicit(l):
    max_val = max(l)
    max_idx = l.index(max_val)
    return max_idx, max_val

def implicit(l):
    max_idx, max_val = max(enumerate(l), key=operator.itemgetter(1))
    return max_idx, max_val

def npmax(l):
    max_idx = np.argmax(l)
    max_val = l[max_idx]
    return (max_idx, max_val)

if __name__ == "__main__":
    from timeit import Timer

t = Timer("npmax(l)", "from __main__ import explicit, implicit, npmax; "
      "import random; import operator; import numpy as np;"
      "l = np.array([random.random() for _ in xrange(10000000)])")
print "Npmax: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("explicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Explicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("implicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Implicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

내 컴퓨터 결과:

Npmax: 8.78 msec/pass
Explicit: 290.01 msec/pass
Implicit: 790.27 msec/pass

Python의 빌트인 라이브러리를 사용하면 매우 간단합니다.

a = [2, 9, -10, 5, 18, 9] 
max(xrange(len(a)), key = lambda x: a[x])

이것이 말해준다max명단에서 가장 많은 수를 찾다[0, 1, 2, ..., len(a)], 커스텀 기능을 사용합니다.lambda x: a[x]라고 되어 있습니다.0사실2,1사실9,기타.

매우 간단한 방법을 제안합니다.

import numpy as np
l = [10, 22, 8, 8, 11]
print(np.argmax(l))
print(np.argmin(l))

도움이 됐으면 좋겠다.

max([(v,i) for i,v in enumerate(my_list)])

max([(value,index) for index,value in enumerate(your_list)]) #if maximum value is present more than once in your list then this will return index of the last occurrence

존재하는 최대값이 두 번 이상이고 모든 인덱스를 가져오려면

max_value = max(your_list)
maxIndexList = [index for index,value in enumerate(your_list) if value==max(your_list)]

어쨌든 분류된 리스트가 필요한 건 아닐까요?

이것을 시험해 보세요.

your_list = [13, 352, 2553, 0.5, 89, 0.4]
sorted_list = sorted(your_list)
index_of_higher_value = your_list.index(sorted_list[-1])

제가 목록을 많이 만들었어요.하나는 목록이고 다른 하나는 숫자 배열입니다.

import numpy as np
import random
arrayv=np.random.randint(0,10,(100000000,1))
listv=[]
for i in range(0,100000000):
    listv.append(random.randint(0,9))

주피터 노트북의 %% time 기능을 사용하여 여러 가지 속도를 비교할 수 있습니다.

2초:

%%time
listv.index(max(listv))

54.6초:

%%time
listv.index(max(arrayv))

6.71초:

%%time
np.argmax(listv)

103 ms:

%%time
np.argmax(arrayv)

numpy의 어레이는 매우 빠릅니다.

목록 이해 방법:

예를 들어 리스트가 있다고 칩시다.List = [5,2,3,8]

그리고나서[i for i in range(len(List)) if List[i] == max(List)]값 "i"를 찾기 위한 피톤 목록 이해 방법이 될 것입니다.List[i] == max(List).

목록 목록인 어레이에서는 for 루프를 실행하는 것만으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

예를 들어 임의의 목록 "array"와 "index"를 빈 목록으로 초기화합니다.

array = [[5, 0, 1, 1], 
[1, 0, 1, 5], 
[0, 1, 6, 0], 
[0, 4, 3, 0], 
[5, 2, 0, 0], 
[5, 0, 1, 1], 
[0, 6, 0, 1], 
[0, 1, 0, 6]]
index = []

for List in array:
    index.append([i for i in range(len(List)) if List[i] == max(List)])
index

출력:[[0], [3], [2], [1], [0], [0], [1], [3]]

다음은 Python의 내장 함수를 사용한 질문에 대한 완벽한 해결책입니다.

# Create the List
numbers = input("Enter the elements of the list. Separate each value with a comma. Do not put a comma at the end.\n").split(",") 

# Convert the elements in the list (treated as strings) to integers
numberL = [int(element) for element in numbers] 

# Loop through the list with a for-loop

for elements in numberL:
    maxEle = max(numberL)
    indexMax = numberL.index(maxEle)

print(maxEle)
print(indexMax)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/6193498/pythonic-way-to-find-maximum-value-and-its-index-in-a-list