Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Найдите максимальное значение в списке Python
  • Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя индекс
  • Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью цикла For
  • Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью Enumerate
  • Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя numpy
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Получение индекса максимального элемента в списке

PreviousОбъяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазонаNextPython: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)

Last updated 11 months ago

В этом руководстве вы научитесь использовать Python для получения индекса максимального элемента в списке. Вы узнаете, как найти индекс максимального элемента в списке Python, как в случае наличия дубликатов, так и в случае их отсутствия.

Вы научитесь делать это с помощью циклов for, функций и index(), функции , и, наконец, используя популярную библиотеку для науки о данных, numpy.

Знание работы со списками является важным навыком для каждого, кто изучает Python. Списки в Python являются невероятно распространенными и интуитивно понятными структурами данных. Навык нахождения максимальных (или минимальных) значений в списке важен.

Краткий ответ: Используйте index()

# Без повторений
a_list = [10, 11, 14, 23, 9, 3, 35, 22]
max_index = a_list.index(max(a_list))
print(max_index)

#Возвращает: 6

# С повторениями
a_list = [10, 11, 35, 14, 23, 9, 3, 35, 22, 8 , 7, 34, 35]
indices= [index for index, item in enumerate(a_list) if item ==max(a_list)]
print(indices)

#Возвращает:[2, 7, 12]

Оглавление

Найдите максимальное значение в списке Python

Прежде чем мы погрузимся в то, как найти индекс максимального значения в списке, давайте начнем с изучения того, как просто найти максимальное значение элемента в списке.

Посмотрим, как это выглядит на практике:

# Получение максимального значения из списка
a_list = [10, 11, 14, 23, 9, 3, 35, 22]

print(max(a_list))

# Возвращает 35

Мы видим, что при передаче нашего списка в функцию Python max(), возвращается значение 35

Мы будем использовать эту функцию для оценки на протяжении всего остального урока.

В следующем разделе вы узнаете, как вернуть индекс максимального значения, если нет дублирующихся значений или вам нужен только первый элемент.

Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя индекс

Теперь, когда вы знаете, как определить максимальное значение в списке Python, мы можем использовать это вместе с методом .index(), чтобы найти индекс максимального значения.

Важно отметить, что этот метод вернёт первое вхождение максимального значения в указанном итерируемом объекте. Если объект содержит дубликаты элементов, будет возвращён только первый. Все остальные методы, показанные ниже, вернут все индексы, если существуют дубликаты.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать метод .index(), чтобы вернуть индекс максимального значения:

# Получение индекса максимального значения из списка
a_list = [10, 11, 14, 23, 9, 3, 35, 22]

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

print(max_index)

# Возвращает: 6

# Можно также написать:
# max_index = a_list.index(max(a_list))

Здесь мы применили метод .index() к нашему списку a_list. Метод принимает аргумент, который указывает, какой элемент нужно найти. Метод вернёт первую (и в данном случае единственную) позицию индекса этого значения.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать цикл for в Python, чтобы найти индекс или индексы максимального элемента в списке.

Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью цикла For

В приведённом выше методе вы узнали, как использовать метод Python .index() для возврата первого индекса максимального значения в списке.

Основным ограничением этого подхода было то, что он всегда возвращал только первый найденный индекс. Это может быть значительным ограничением, если известно, что в списке имеются дублирующие значения. Поэтому в этом разделе будет показано, как использовать цикл for в Python для поиска индексов наибольшего значения в списке Python.

Давайте посмотрим, как это работает в Python:

# Получение индексов максимального значения из списка с использованием цикла for
a_list = [10, 11, 35, 14, 23, 9, 3, 35, 22]
indices = []

max_value = max(a_list)

for i in range(len(a_list)):
    if a_list[i] == max_value:
        indices.append(i)

print(indices)
# Возвращает: [2, 7]

Что мы сделали здесь:

  1. Инициализировали два списка: наш список a_list, который содержит наши значения, и пустой список, который мы будем использовать для хранения индексов.

  2. Мы создали переменную, которая хранит максимальное значение

  3. Затем мы перебрали каждый элемент в списке, чтобы проверить, соответствует ли он элементу.

  4. Если это так, мы возвращаем его индекс

В следующем разделе вы узнаете, как использовать невероятно полезную функцию enumerate(), чтобы найти индексы максимального значения в списке Python.

Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью Enumerate

Хотя мы могли бы использовать цикл for для этого подхода, мы воспользуемся списковым включением, что позволяет нам быть гораздо более краткими в нашем подходе.

Давайте сначала посмотрим, как выглядит код, а затем разберемся, почему и как он работает:

# Получение индексов максимального значения из списка с использованием функции enumerate()
a_list = [10, 11, 35, 14, 23, 9, 3, 35, 22]
indices = [index for index, item in enumerate(a_list) if item == max(a_list)]

print(indices)
# Возвращает: [2, 7]

В коде выше мы:

  1. Перебирайте каждый индекс и элемент в нашем списке

  2. Если элемент равен максимальному значению нашего списка, мы сохраняем его индекс

  3. Если элемент не равен наибольшему значению, то мы ничего не делаем

В заключительном разделе этого руководства вы научитесь использовать numpy для нахождения индексов максимального элемента списка.

Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя numpy

В этом последнем разделе вы узнаете, как использовать numpy, чтобы найти индексы элементов с наибольшими значениями в данном списке Python.

numpy хорошо работает с одним из своих собственных типов данных, массивами, которые являются структурами, похожими на списки. Одним из преимуществ этих массивов является то, что они имеют множество встроенных функций и методов, которых нет у обычных списков.

Одной из этих функций является argmax(), которая позволяет найти первое вхождение наибольшего значения в массиве.

# Получение индекса максимального значения из списка с использованием numpy
import numpy as np

a_list = [10, 11, 35, 14, 23, 9, 3, 35, 22]
an_array = np.array(a_list)
index = np.argmax(an_array)

print(index)
# Возвращает: 2

Это работает благодаря:

  1. Преобразование списка в массив

  2. Использование функции argmax() возвращает индекс первого максимального значения

Заключение

В этом руководстве вы узнали, как найти индекс максимального значения в списке Python. Вы узнали, как сделать это, если все значения уникальны или если в разных списках могут существовать дубликаты. Вы узнали, как использовать функцию index(), а также цикл for для этой задачи. Вы также узнали, как использовать функцию enumerate() в list comprehension Python и популярную библиотеку для науки о данных, numpy.

Функция max() в Python принимает один или несколько итерабельных объектов в качестве параметров и возвращает наибольший элемент в этом объекте (). Когда мы передаем список, функция возвращает максимальное значение в этом списке.

которая позволяет перебирать итерируемые объекты, такие как списки, и получать доступ как к индексу, так и к элементу. Это, конечно, очень полезно, поскольку мы пытаемся записать позиции индексов заданного значения в списке.

Чтобы узнать больше о numpy, посмотрите .

max()
enumerate()
официальная документация
Функция Python enumerate() является невероятной функцией,
официальную документацию здесь
Найдите максимальное значение в списке Python
Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя индекс
Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью цикла For
Найти индекс максимального элемента в списке Python с помощью Enumerate
Найдите индекс максимального элемента в списке Python, используя numpy
Заключение