Método Numpy Amax

Hoje, aprendemos sobre a função AMAX () e a implementação do método Amax (). Mas antes disso, também aprenderemos a diferença entre a função max (), a função AMAX () e a função máxima ().

Numpy é um dos módulos importantes do Python que funciona com problemas numéricos. Possui várias funções que são usadas para resolver esses problemas numéricos do Python. A função max () não é diferente da função AMAX () porque “NP.Max ”é o alias da função Amax (). É usado para encontrar o valor máximo da matriz de entrada junto com eixos específicos. Mas a função máxima () leva duas matrizes de entrada e encontra o valor máximo em termos de elemento.

A função Numpy Amax () é usada para calcular o elemento máximo nas matrizes Numpy. Também podemos encontrar o máximo da linha, coluna ou outros eixos das matrizes de entrada.

Sintaxe:

Vamos dar uma olhada no estilo de escrita e implementação da sintaxe da função Amax (). Primeiro, sempre escrevemos o nome do módulo que estamos usando. Aqui, usamos o módulo Numpy, onde escrevemos "Numpy". Em seguida, escrevemos o nome da função de Numpy que queremos implementar, que é a função Amax (). Depois disso, passamos os parâmetros para a função.

Parâmetros:

A seguir, são apresentados os parâmetros da função Amax () que passamos durante o processo de compilação.

a: A matriz de entrada da qual queremos encontrar o elemento máximo da matriz de entrada.

eixo: Usado para descobrir em qual eixo operamos a função para obter a saída desejada.

fora: Ele diz ao caminho alternativo em que os dados são armazenados após obter o elemento máximo da matriz.

KeepDims: Se for verdade, os eixos reduzidos ainda estão presentes na saída como dimensões do tamanho 1. Ao fazer isso, obtemos a saída de transmissão correta da matriz de entrada.

Valor de retorno:

Em troca, obtemos o elemento máximo ou o máximo da linha ou coluna da matriz de entrada. Obtemos a saída escalar se o eixo não for.

Exemplo 1:

Vamos começar a implementar o primeiro exemplo da função Amax () do módulo Numpy. Para fazer isso, precisamos de um compilador Python para implementar os exemplos de Python Numpy. Abra qualquer compilador Python para executar o programa.

Primeiro, instalamos o módulo Python que queremos implementar. Aqui, implementamos o módulo Numpy, então instalamos este módulo. Depois disso, importamos a biblioteca Numpy. A única maneira de importar a biblioteca é escrever primeiro a palavra -chave "importar" que informa ao compilador que vamos importar a biblioteca. Então, escrevemos o nome da biblioteca que é "Numpy". Então, escrevemos o pseudônimo de Numpy, que é "np".

importar numpy como np
Print ("Implementação da função AMAX (): \ n")
NP.aleatório.semente (10)
arr = np.aleatório.Randint (tamanho = 7, baixo = 23, alto = 67)
print ("A matriz de entrada é:", arr)
max_element = np.Amax (arr)
print ("\ nO elemento máximo é:", max_element)

Depois de importar a biblioteca, começamos a escrever a linha de código real. Chamamos o método print () para exibir a mensagem que informa ao usuário que vamos implementar a função Amax (). Então, escrevemos o aleatório.Função de semente () para que a matriz de entrada contenha os mesmos elementos inteiros repetidamente. Em seguida, chamamos a função randint () para criar a matriz de uma dimensão e obter os números inteiros aleatórios na matriz de entrada. E então, passamos os parâmetros na função.

O primeiro parâmetro é o tamanho da matriz que criamos. O segundo parâmetro é baixo, o que significa de onde iniciar a matriz. E o terceiro é alto, o que significa de onde terminar a matriz. Em seguida, imprimimos a matriz usando a instrução print ().

Depois de criar a matriz, aplicamos a função Amax () para obter o elemento máximo da matriz. Primeiro, usamos o alias Numpy, np. Em seguida, escrevemos o nome da função que estamos usando, que é a função Amax (). Em seguida, passamos a matriz de entrada na qual queremos implementar a função Amax (). Em seguida, chamamos uma instrução print () para imprimir o elemento máximo que passamos pela função Amax ().

Aqui está a saída que obtemos após a compilação do programa anterior:

Exemplo 2:

Agora, vamos fazer outro exemplo da função Amax () que implementamos na matriz bidimensional. Primeiro, importamos a biblioteca Numpy que usamos neste programa. Em seguida, chamamos a instrução print () para imprimir a mensagem relacionada ao programa.

Depois disso, criamos a matriz bidimensional usando o aleatório.função de escolha (). Essencialmente, essa função é usada para criar uma variedade aleatória de elementos inteiros entre 0 e 10. Também usamos a função Reshape () para dar a forma à matriz bidimensional, dando aos argumentos que dizem ao compilador sobre quantas linhas e colunas da matriz você deve fazer. Lembre -se de que usamos o aleatório.a função de semente () para que os elementos do bidimensional não possam ser alterados quando compilamos o programa repetidamente.

importar numpy como np
Print ("Implementação da função AMAX (): \ n")
NP.aleatório.semente (10)
arr = np.aleatório.escolha (10, 9).remodelar ((3,3))
Print ("A matriz 2D de entrada é: \ n", arr)
max_element = np.Amax (arr, eixo = 0)
print ("\ nO elemento máximo em 2D é:", max_element)

Depois de criar a matriz 2D, queremos aplicar a função Amax (). Para isso, chamamos a função Amax () e passamos os argumentos. O primeiro argumento é a matriz de entrada que criamos anteriormente. O segundo argumento é o eixo que significa em que direção queremos aplicar a função Amax (). Como damos o eixo 0, a função Amax () calcula os elementos máximos para baixo. E então, armazenamos toda a função em outra variável que é o max_element. Em seguida, imprimimos a função Amax () chamando o método print () e passamos a função para nele.

Vamos ver a saída do código mencionado anteriormente:

Conclusão

Neste artigo, aprendemos sobre a função Amax (), bem como a base da função máxima (). Aprendemos a implementar a função Amax () e quais são os parâmetros e o valor de retorno da função Amax (). Também implementamos vários exemplos da função Amax () com uma explicação detalhada desses exemplos.