Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Sử dụng hàm amax() trong NumPy

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng hàm numpy amax() để tìm phần tử lớn nhất trong một mảng. Đây là một công cụ quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu với NumPy, giúp bạn dễ dàng tìm ra giá trị lớn nhất trong một tập hợp dữ liệu. Mình sẽ đi qua các ví dụ cụ thể để hiểu cách sử dụng hàm này và áp dụng nó vào các tình huống thực tế.

test php

Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về hàm amax() trong NumPy

Hàm amax() trả về phần tử lớn nhất của một mảng hoặc phần tử lớn nhất theo một trục cụ thể. Dưới đây là cú pháp của hàm amax():

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

Hàm amax() tương đương với phương thức max() của đối tượng ndarray:

ndarray.max(axis=None, out=None, keepdims=False, initial=<no value>, where=True)

Ví dụ về hàm amax() trong NumPy

Hãy xem một số ví dụ về cách sử dụng hàm amax().

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng 1-D

Ví dụ sau sử dụng hàm numpy amax() để tìm giá trị lớn nhất trong một mảng 1-D:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
a = np.array([1, 2, 3])
max_value = np.amax(a)
print(max_value)

Kết quả:

Cách hoạt động:

Đầu tiên, tạo một mảng mới có ba số 1, 2, và 3:

a = np.array([1, 2, 3])

Tiếp theo, tìm số lớn nhất bằng cách sử dụng hàm amax():

max_value = np.amax(a)

Cuối cùng, hiển thị kết quả:

print(max_value)

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng nhiều chiều

Ví dụ sau sử dụng hàm amax() để tìm số lớn nhất trong một mảng 2-D:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]]
)
max_value = np.amax(a)
print(max_value)

Kết quả:

Nếu bạn muốn tìm giá trị lớn nhất trên mỗi trục, bạn có thể sử dụng tham số axis. Ví dụ, sau đây sử dụng hàm amax() để tìm giá trị lớn nhất trên trục 0:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]]
)
max_value = np.amax(a, axis=0)
print(max_value)

Kết quả:

[3 4]

Tương tự, bạn có thể sử dụng hàm amax() để tìm giá trị lớn nhất trên trục 1:

import numpy as np
#Bài viết này được đăng tại freetuts.net
a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]]
)
max_value = np.amax(a, axis=1)
print(max_value)

Kết quả:

[2 4]

Kết bài

Trong bài viết này, mình đã tìm hiểu cách sử dụng hàm numpy amax() để tìm phần tử lớn nhất trong một mảng hoặc phần tử lớn nhất theo một trục cụ thể. Bằng cách sử dụng hàm này, bạn có thể dễ dàng xác định giá trị lớn nhất trong dữ liệu của mình, giúp cho việc phân tích và xử lý dữ liệu trở nên thuận lợi và hiệu quả hơn. Hãy sử dụng kiến thức này để giải quyết các bài toán thực tế của bạn trong việc làm và nghiên cứu.

Bài trước Bài tiếp

Sử dụng hàm amax() trong NumPy

Giới thiệu về hàm amax() trong NumPy

Ví dụ về hàm amax() trong NumPy

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng 1-D

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng nhiều chiều

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức new trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Sử dụng hàm amax() trong NumPy

Giới thiệu về hàm amax() trong NumPy

Ví dụ về hàm amax() trong NumPy

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng 1-D

Sử dụng hàm numpy amax() với mảng nhiều chiều

Kết bài

Cùng chuyên mục:

Sử dụng câu lệnh raise from trong Python

Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python

Ngoại lệ Raise trong Python

Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python

Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python

Ví dụ sử dụng metaclass trong Python

Lớp Metaclass trong Python

Tìm hiểu về Class Type trong Python

Phương thức __new__ trong Python

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Mô tả Descriptors trong Python

Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python

Đa kế thừa trong Python

Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python

Interface Segregation Principle - ISP trong Python.

Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Single Responsibility Principle trong Python

Cách sử dụng hàm Auto() của Python

Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python

Giới thiệu

Thủ thuật

Link hay

Liên kết

Phương thức new trong Python