Как использовать np.max в Python?

[

NumPy’s max() и maximum(): Поиск экстремальных значений в массивах

by Charles de Villiers

Библиотека NumPy обеспечивает выразительное и эффективное численное программирование на языке Python. Поиск экстремальных значений является очень распространенным требованием при анализе данных. Функции max() и maximum() в библиотеке NumPy - это два примера того, как NumPy позволяет сочетать удобство программирования на Python с высокой производительностью, которую можно ожидать от языка C.

В этом руководстве вы узнаете, как:

• Использовать функцию max() в NumPy
• Использовать функцию maximum() в NumPy и понять, почему она отличается от max()
• Решать практические задачи с помощью этих функций
• Обрабатывать пропущенные значения в данных
• Применять те же концепции для поиска минимальных значений

В этом руководстве представлено очень краткое введение в библиотеку NumPy, поэтому даже если вы никогда не использовали NumPy раньше, вы сможете легко начать использовать его. Получив необходимую информацию, вы будете готовы продолжить исследование богатства функциональности, предоставляемой библиотекой NumPy.

Бесплатный бонус: Нажмите здесь, чтобы получить доступ к бесплатному руководству по ресурсам NumPy, которые помогут вам улучшить ваши навыки работы с NumPy.

NumPy: Numerical Python

NumPy (Numerical Python) - это сокращение от Numerical Python. Это открытая библиотека Python, которая позволяет широкий спектр приложений в области науки, статистики и анализа данных благодаря поддержке быстрых параллельных вычислений над многомерными массивами чисел. Многие из самых популярных числовых пакетов используют NumPy в качестве базовой библиотеки.

Введение в NumPy

Библиотека NumPy построена вокруг класса np.ndarray и набора методов и функций, которые используют синтаксис Python для определения и манипулирования массивами любой формы или размера.

Основной код NumPy для манипуляции с массивами написан на языке C. Вы можете использовать функции и методы непосредственно с объектом ndarray, так как C-код NumPy эффективно выполняет циклы по всем элементам массива в фоновом режиме. Высокоуровневый синтаксис NumPy позволяет выразить сложные программы и выполнять их с высокой скоростью.

Вы можете использовать обычный список Python для представления массива. Однако массивы NumPy гораздо более эффективны, чем списки, и поддерживаются обширной библиотекой методов и функций. Среди них математические и логические операции, сортировка, преобразования Фурье, линейная алгебра, изменение формы массива и многое другое.

На сегодняшний день NumPy широко используется в таких областях, как астрономия, квантовые вычисления, биоинформатика и различные области инженерии.

NumPy используется как основная библиотека во многих популярных пакетах и позволяет создавать эффективные и удобочитаемые программы на языке Python для работы с многомерными массивами чисел.