Hướng dẫn max in matrix python - tối đa trong python ma trận

Hàm max() trong Python trả về số, ký tự, chuỗi lớn nhất trong các tham số đã truyền.max() trong Python trả về số, ký tự, chuỗi lớn nhất trong các tham số đã truyền.

Nội dung chính ShowShow

• Ví dụ hàm max() trong Python - tìm ký tự lớn nhất
• Ví dụ hàm max() trong Python - tìm chuỗi lớn nhất
• Python Numpy là gì?
• NumPy Array
• Numpy cài đặt như thế nào?
• Multi-dimensional numPy array là gì?
• Python NumPy Array v/s List
• Python NumPy Operations
• Tham khảo

Nội dung chính

• Cú pháp
• Ví dụ hàm max() trong Python
• Ví dụ hàm max() trong Python - tìm ký tự lớn nhất
• Ví dụ hàm max() trong Python - tìm chuỗi lớn nhất

Cú pháp

Cú pháp của max() trong Python:max() trong Python:

Các về tham số:

• x: Đây là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.: Đây là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.

• y: Đây cũng là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.: Đây cũng là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.

• z: Đây cũng là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.: Đây cũng là một biểu thức số, ký tự hoặc chuỗi.

Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của max() trong Python.

print ("max(60, 100, 1000) : ", max(60, 100, 1000)) print ("max(-20, 100, 200) : ", max(-20, 100, 200)) print ("max(-60, -20, -10) : ", max(-60, -20, -10)) print ("max(0, 100, -200) : ", max(0, 100, -200))

Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả:

max(60, 100, 1000) : 1000 max(-20, 100, 200) : 200 max(-60, -20, -10) : -10 max(0, 100, -200) : 100

Ví dụ hàm max() trong Python - tìm ký tự lớn nhất

Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của max() trong Python để tìm ký tự lớn nhất trong chuỗi đầu vào đã cho:

print ("max('helloworld') : ", max("helloworld")) print ("max('python') : ", max("python"))

Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả:

max(60, 100, 1000) : 1000 max(-20, 100, 200) : 200 max(-60, -20, -10) : -10 max(0, 100, -200) : 100

Ví dụ hàm max() trong Python - tìm chuỗi lớn nhất

Python Numpy là gì?

NumPy Array

Chạy chương trình Python trên sẽ cho kết quả:

max(60, 100, 1000) : 1000 max(-20, 100, 200) : 200 max(-60, -20, -10) : -10 max(0, 100, -200) : 100

Ví dụ sau minh họa cách sử dụng của max() trong Python để tìm ký tự lớn nhất trong chuỗi đầu vào đã cho:

• Python Numpy là gì?
• NumPy Array
• Numpy cài đặt như thế nào?
• Multi-dimensional numPy array là gì?
• Python NumPy Array v/s List
• Python NumPy Operations
• Tham khảo

Python Numpy là gì?

Nội dung chính

NumPy Array

Numpy cài đặt như thế nào?

Numpy cài đặt như thế nào?

Multi-dimensional numPy array là gì?

Multi-dimensional numPy array là gì?

Python NumPy Array v/s List

Python NumPy Operations

Tham khảo

import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
print(a)

Output:

[1 2 3]

Nội dung chính

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

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Python NumPy Array v/s List

Python NumPy Operations

1. Tham khảo
2. Nội dung chính
3. Cú pháp

Ví dụ hàm max() trong Python

import numpy as np

import time
import sys

S = range(1000)
print(sys.getsizeof(5) * len(S))

D = np.arange(1000)
print(D.size * D.itemsize)

Output:

24000
8000

Ví dụ hàm max() trong Python - tìm ký tự lớn nhất

Ví dụ hàm max() trong Python - tìm chuỗi lớn nhất

import time
import sys
 
SIZE = 1000000
 
L1= range(SIZE)
L2= range(SIZE)
A1= np.arange(SIZE)
A2=np.arange(SIZE)
 
start= time.time()
result=[(x,y) for x,y in zip(L1,L2)]
print((time.time()-start)*1000)
 
start=time.time()
result= A1+A2
print((time.time()-start)*1000)

Output:

256.494998932
28.0041694641

Cú pháp

Cú pháp của max() trong Python:

Python NumPy Operations

1. ndim: Số chiều của mảng. Số chiều của mảng.

import numpy as np
a = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
print(a.ndim)

Output:

2

Vì đầu ra là 2, nó là một mảng hai chiều (đa chiều).

2. itemsize: Độ dài của một phần tử mảng tính bằng byte. Độ dài của một phần tử mảng tính bằng byte.

[1 2 3]

Output:

[1 2 3]

3. dtype: data type của phần tử data type của phần tử

[1 2 3]

Output:

[1 2 3]

4. Size, shape: Tương tự, bạn có thể tìm thấy kích thước và hình dạng của mảng bằng cách sử dụng hàm

import numpy as np

import time
import sys

S = range(1000)
print(sys.getsizeof(5) * len(S))

D = np.arange(1000)
print(D.size * D.itemsize)

import numpy as np

import time
import sys

S = range(1000)
print(sys.getsizeof(5) * len(S))

D = np.arange(1000)
print(D.size * D.itemsize)

import numpy as np

import time
import sys

S = range(1000)
print(sys.getsizeof(5) * len(S))

D = np.arange(1000)
print(D.size * D.itemsize)

import numpy as np

import time
import sys

S = range(1000)
print(sys.getsizeof(5) * len(S))

D = np.arange(1000)
print(D.size * D.itemsize)

[1 2 3]

Output:

[1 2 3]

5. reshape: Cung cấp một hình dạng mới cho một mảng mà không thay đổi dữ liệu của nó. Cung cấp một hình dạng mới cho một mảng mà không thay đổi dữ liệu của nó.

[1 2 3]

Output:

[1 2 3]

6. slicing: trích xuất tập hợp các phần tử cụ thể từ một mảng. trích xuất tập hợp các phần tử cụ thể từ một mảng.

[1 2 3]

Output:

[1 2 3]

Ở đây, mảng (1,2,3,4) là chỉ số 0 của bạn và (3,4,5,6) là chỉ số 1 của numpy array. Do đó, chúng tôi đã in phần tử thứ hai từ chỉ mục 0. Tiến lên một bước, hãy để nói rằng chúng ta cần phần tử thứ 2 từ chỉ số 0 và chỉ mục đầu tiên của mảng. Hãy để xem cách bạn có thể thực hiện thao tác này:

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

Output:

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

Ở đây dấu hai chấm đại diện cho tất cả các hàng, bao gồm 0. Bây giờ để có được phần tử thứ 2, chúng tôi sẽ gọi chỉ số 2 từ cả hai hàng cung cấp cho chúng tôi giá trị 3 và 5 tương ứng.

Tiếp theo, chỉ để loại bỏ sự nhầm lẫn, chúng tôi có thêm một hàng và chúng tôi không muốn nhận phần tử thứ 2 của nó như hình ảnh trên. Chúng ta có thể làm gì trong trường hợp như vậy? Hãy xem xét mã dưới đây:

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

Output:

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

Như bạn có thể thấy trong đoạn mã trên, chỉ có 9 và 11 được in. Bây giờ khi tôi đã viết 0: 2, điều này không bao gồm chỉ mục thứ hai của hàng thứ ba của một mảng. Do đó, chỉ 9 và 11 được in ra.

7. linspace: Trả về các số cách đều nhau trong một khoảng thời gian xác định. Trả về các số cách đều nhau trong một khoảng thời gian xác định.

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

Output:

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

Như bạn có thể thấy trong kết quả, nó đã in 10 giá trị từ 1 đến 3 cách đều nhau.

8. max/ min: tìm mức tối thiểu, tối đa cũng như tổng của numpy array. tìm mức tối thiểu, tối đa cũng như tổng của numpy array.

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

Output:

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

Bạn phải tìm hiểu những thứ này khá cơ bản này, với sự giúp đỡ của kiến thức này, bạn cũng có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ lớn hơn. Bây giờ, hãy hiểu khái niệm trục (axis) trong python numpy.

Giả sử bạn muốn tính tổng của tất cả các cột, thì bạn có thể sử dụng trục. Hãy để tôi chỉ cho bạn thực tế, cách bạn có thể triển khai trục trong PyCharm của mình:

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

Output:

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

Do đó, tổng của tất cả các cột được thêm vào trong đó 1 + 3 = 4, 2 + 4 = 6 và 3 + 5 = 8. Tương tự, nếu bạn thay thế trục bằng 1, thì nó sẽ in [6 12] trong đó tất cả các hàng được thêm vào.

9. Square Root & Standard Deviation: Có nhiều hàm toán học khác nhau có thể được thực hiện bằng cách sử dụng python numpy. Bạn có thể tìm thấy căn bậc hai, độ lệch chuẩn của mảng.
Có nhiều hàm toán học khác nhau có thể được thực hiện bằng cách sử dụng python numpy. Bạn có thể tìm thấy căn bậc hai, độ lệch chuẩn của mảng.

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Như bạn có thể thấy đầu ra ở trên, căn bậc hai của tất cả các yếu tố được in. Ngoài ra, độ lệch chuẩn được in cho mảng trên, tức là mỗi phần tử thay đổi bao nhiêu so với giá trị trung bình của numpy array.

10.Addition Operation:

Bạn có thể thực hiện nhiều thao tác hơn trên numpy array, tức là phép trừ, phép nhân và phép chia của hai ma trận. Hãy để tôi đi trước trong hướng dẫn numpy python, và hiển thị nó :

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Điều này cực kỳ đơn giản! Đúng? Tương tự, chúng ta có thể thực hiện các hoạt động khác như trừ, nhân và chia. Hãy xem xét ví dụ dưới đây:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

11. Vertical & Horizontal Stacking:

Tiếp theo, nếu bạn muốn nối hai mảng và không chỉ thêm chúng, bạn có thể thực hiện nó bằng hai cách - xếp chồng dọc và xếp chồng ngang.

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

12. ravel:

Có một hoạt động nữa trong đó bạn có thể chuyển đổi một numpy array thành một cột duy nhất.

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Hi vọng với những chia sẻ trên có thể giúp ích cho bạn. Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết

Tham khảo

https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/