Максимальный элемент матрицы python numpy

Функция numpy.argmax() в Python — как использовать

Функция Numpy argmax() возвращает индексы максимального элемента массива на определенной оси.

Что такое функция np.argmax() в Python?

np.argmax() — это встроенная функция Numpy, которая используется в Python для получения индексов максимального элемента из массива (одномерный массив) или любой строки или столбца (многомерный массив) любого заданного массива.

Синтаксис

Параметры

Функция np.argmax() принимает в качестве параметра три аргумента:

1. arr: массив, из которого мы хотим получить индексы максимального элемента.
2. axis: по умолчанию это None. Но для многомерного массива, если мы собираемся найти индекс любого максимума элемента по строкам или по столбцам, мы должны указать ось = 1 или ось = 0 соответственно.
3. out: это необязательный параметр. Это обеспечивает возможность вставки вывода в массив с соответствующей формой и типом.

Возвращаемое значение

Функция Python NumPy argmax() возвращает массив той же формы, что и заданный массив, содержащий индексы максимальных элементов.

Нахождение индекса максимального элемента из одномерного массива

В этой программе мы сначала объявили массив с некоторыми случайными числами, заданными пользователем. Затем мы напечатали форму (размер) массива.

Затем мы вызвали argmax(), чтобы получить индекс максимального элемента массива. Мы видим, что максимальный элемент этого массива равен 14, что находится в позиции 1, поэтому выход равен 1.

Нахождение индексов максимальных элементов многомерного массива

В приведенной выше программе мы сначала объявили матрицу размера 4 × 3, и вы также можете увидеть форму матрицы, которая равна(4,3). Затем мы вызвали argmax(), чтобы получить вывод о различных случаях.

В первом случае мы передали arr и axis=1, что возвращает массив размера 4, содержащий индексы всех максимальных элементов из каждой строки. Во втором случае мы передали arr и axis=0 , что возвращает массив размера 3.

Создание массива с помощью np.arange() и последующее использование np. argmax()

Давайте воспользуемся функцией numpy arange(), чтобы создать двумерный массив и найти индекс максимального значения массива.

Источник

Функция numpy.amax() в Python: максимальное значение массива

Библиотека numpy предоставляет функцию для получения максимального значения из массива Numpy в Python. Эта функция numpy — amax(), используемая для получения максимального значения из ndarray. Давайте разберем ее подробно.

Что такое функция np.amax() в Python?

Функция numpy.amax() возвращает максимум массива или максимум по оси(если указано). Функция np.amax() в Python принимает четыре аргумента: arr, axis, out и keepdims и возвращает максимальное значение массива.

Для одномерного массива мы можем легко найти самый большой элемент, но для многомерного массива мы также можем найти самый большой элемент каждой строки и столбца.

Синтаксис

Параметры

Функция amax() принимает до четырех аргументов:

1. arr -> Это массив, из которого мы можем найти максимальное значение.
2. axis -> Указывает ось, по которой мы хотим найти самый большой элемент. В противном случае он будет считать массив сглаженным. В этом случае, если мы предоставляем axis=0, возвращается массив, содержащий самый большой элемент для каждого столбца. Если axis=1, он возвращает массив, содержащий наибольший элемент из каждой строки.
3. out -> Это необязательное поле, указывает на альтернативный выходной массив, в который помещается результат.
4. keepdims -> необязательный. Если для этого установлено значение True, то уменьшенная ось остается в результате как размеры с размером 1. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будут передаваться всем методам подклассов ndarray. Однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет передано. Любые исключения будут вызваны, если метод суммы подклассов не реализует keepdims.

Возвращаемое значение

Функция numpy.amax() возвращает максимальное значение массива двух типов.

Примеры программирования

Нахождение максимального значения одномерного массива

В этой программе мы сначала объявили массив, и некоторые пользователи задавали случайные числа. Затем мы напечатали форму(размер) массива. Затем мы вызвали amax(), чтобы получить максимальный элемент из массива. Мы видим, что максимальный элемент этого массива равен 121, и выход также равен 121.

Поиск максимального значения многомерного массива в Python

Объяснение

В этой программе мы сначала объявили матрицу размера 4×3; вы также можете увидеть форму матрицы, которая равна(4,3). Затем мы вызвали amax(), чтобы получить вывод о различных случаях.

• В первом случае мы только что передали arr в функцию amax(), которая возвращает максимальное значение во всем массиве, потому что массив сглаживается, если мы не указываем ось.
• Во втором случае мы передали arr и axis=1, что возвращает массив размера 4, содержащий все максимальные элементы из каждой строки.
• В третьем мы передали arr и axis=0 , что возвращает массив размера 3, содержащий все максимальные элементы из каждого столбца.

Отличия Numpy max(), amax() и maximum()

У Numpy есть три разных метода, которые, кажется, могут использоваться для одних и тех же вещей, за исключением того, что функция numpy.maximum может использоваться только поэлементно, а функции numpy.max() и numpy.amax() могут использоваться для определенных оси или все элементы. В чем разница между всеми ними?

Функция np.max — это просто псевдоним для np.amax(). Функция numpy.max() работает только с одним входным массивом и находит значение максимального количества элементов во всем этом массиве(возвращая скаляр). В качестве альтернативы он принимает аргумент оси и находит максимальное значение по оси входного массива(возвращая новый массив).

Источник

Как работать с матрицами в Python

Матрица — это двумерный массив, состоящий из M строк и N столбцов. Матрицы часто используются в математических вычислениях. Программисты работают с матрицами в основном в научной области, однако их можно использовать и для других вещей, например, для быстрой генерации уровней в видео-игре.

Матрицы и библиотека NumPy

Программист может самостоятельно реализовать все функции для работы с матрицами: умножение, сложение, транспонирование и т. д. На Python это сделать гораздо проще, чем на более низкоуровневых языках, таких как C.

Но каждый раз писать одни и те же алгоритмы не имеет смысла, поэтому была разработана библиотека NumPy. Она используется для сложных научных вычислений и предоставляет программисту функции для работы с двумерными массивами.

Вместо того чтобы писать десятки строк кода для выполнения простых операций над матрицами, программист может использовать одну функцию из NumPy. Библиотека написана на Python, C и Фортране, поэтому функции работают даже быстрее, чем на чистом Python.

Подключение библиотеки NumPy

NumPy не встроена в интерпретатор Python, поэтому перед импортом её необходимо установить. Для этого в можно воспользоваться утилитой pip. Введите в консоле команду:

Теперь, когда библиотека установлена, её можно подключить с помощью команды import . Для удобства переименуем numpy при импорте в np следующим образом:

Ниже в примерах будет использован именно такой импорт, поэтому обращение к библиотеке будет через np , а не numpy !

Создание

Для создании матрицы используется функция array(). В функцию передаётся список. Вот пример создания, мы подаём в качестве аргумента функции двумерный список:

Вторым параметром можно задать тип элементов матрицы:

a = np.array([[3, 3, 3],[2, 5, 5]], int) print(a)

Тогда в консоль выведется:

Обратите внимание, что если изменить int на str, то тип элементов изменился на строковый. Кроме того, при выводе в консоль NumPy автоматически отформатировал вывод, чтобы он выглядел как матрица, а элементы располагались друг под другом.

В качестве типов элементов можно использовать int, float, bool, complex, bytes, str, buffers. Также можно использовать и другие типы NumPy: логические, целочисленные, беззнаковые целочисленные, вещественные, комплексные. Вот несколько примеров:

• np.bool8 — логическая переменная, которая занимает 1 байт памяти.
• np.int64 — целое число, занимающее 8 байт.
• np.uint16 — беззнаковое целое число, занимающее 2 байта в памяти.
• np.float32 — вещественное число, занимающее 4 байта в памяти.
• np.complex64 — комплексное число, состоящее из 4 байтового вещественного числа действительной части и 4 байтов мнимой.

Вы также можете узнать размер матрицы, для этого используйте атрибут shape:

size = a.shape print(size) # Выведет (2, 3)

Первое число (2) — количество строк, второе число (3) — количество столбцов.

Нулевая матрица

Если необходимо создать матрицу, состоящую только из нулей, используйте функцию zeros():

a_of_zeros = np.zeros((2,2)) print(a_of_zeros)

Результат этого кода будет следующий:

Получение строки, столбца и элемента

Чтобы получить строку двухмерной матрицы, нужно просто обратиться к ней по индексу следующим образом:

temp = a[0] print(temp) #Выведет [3 3 3]

Получить столбец уже не так просто. Используем срезы, в качестве первого элемента среза мы ничего не указываем, а второй элемент — это номер искомого столбца. Пример:

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str) temp = arr[:,2] print(temp) # Выведет ['3' '5']

Чтобы получить элемент, нужно указать номер столбца и строки, в которых он находится. Например, элемент во 2 строке и 3 столбце — это 5, проверяем (помним, что нумерация начинается с 0):

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str) temp = arr[1][2] print(temp) # Выведет 5

Умножение и сложение

Чтобы сложить матрицы, нужно сложить все их соответствующие элементы. В Python для их сложения используется обычный оператор «+».

Пример сложения:

arr1 = np.array([[3,3,3],[2,5,5]]) arr2 = np.array([[2,4,2],[1,3,8]]) temp = arr1 + arr2 print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

Важно помнить, что складывать можно только матрицы с одинаковым количеством строк и столбцов, иначе программа на Python завершится с исключением ValueError.

Умножение матриц сильно отличается от сложения. Не получится просто перемножить соответствующие элементы двух матриц. Во-первых, матрицы должны быть согласованными, то есть количество столбцов одной должно быть равно количеству строк другой и наоборот, иначе программа вызовет ошибку.

Умножение в NumPy выполняется с помощью метода dot().

Пример умножения:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) arr2 = np.array([[2,4],[1,3]]) temp = arr1.dot(arr2) print(temp)

Результат выполнения этого кода будет следующий:

Как она получилась? Разберём число 21, его позиция это 1 строка и 2 столбец, тогда мы берем 1 строку первой матрицы и умножаем на 2 столбец второй. Причём элементы умножаются позиционно, то есть 1 на 1 и 2 на 2, а результаты складываются: [3,3] * [4,3] = 3 * 4 + 3 * 3 = 21.

Транспонированная и обратная

Транспонированная матрица — это матрица, у которой строки и столбцы поменялись местами. В библиотеки NumPy для транспонирования двумерных матриц используется метод transpose(). Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) temp = arr1.transpose() print(temp)

В результате получится матрица:

Чтобы получить обратную матрицу, необходимо использовать модуль linalg (линейная алгебра). Используем функцию inv():

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) temp = np.linalg.inv(arr1) print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

[[ 0.55555556 -0.33333333] [-0.22222222 0.33333333]]

Получение максимального и минимального элемента

Чтобы получить максимальный или минимальный элемент, можно пройтись по всем элементам матрицы с помощью двух циклов for . Это стандартный алгоритм перебора, который известен почти каждому программисту:

arr = np.array([[3,3],[2,5]]) min = arr[0][0] for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape[1]): if min > arr[i][j]: min = arr[i][j] print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2"

NumPy позволяет найти максимальный и минимальный элемент с помощью функций amax() и amin(). В качестве аргумента в функции нужно передать саму матрицу. Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]]) min = np.amin(arr1) max = np.amax(arr1) print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2" print("Максимальный элемент:", max) # Выведет "Максимальный элемент: 5"

Как видим, результаты реализации на чистом Python и реализации с использованием библиотеки NumPy совпадают.

Заключение

На Python можно реализовать все необходимые функции для работы с матрицами. Чтобы упростить работу программистов, была создана библиотека NumPy. Она позволяет производить сложные математические вычисления легко и без ошибок, избавляя программиста от необходимости каждый раз писать один и тот же код.

Источник