如何在 NumPy 1d-array 中找到最大值和最小值？

NumPy是Python中重要的第三方库之一，它提供了高性能的多维数组对象和操作数组的工具。在NumPy中，我们可以更加容易地处理数据，例如，查找一个一维数组中的最大值和最小值。在本文中，我们将介绍如何在NumPy的一维数组中找到最大值和最小值。

NumPy 1d-array

在NumPy中，一维数组是最基本的数据类型，它是一个只有一个角标的数组，也被称为向量。我们可以通过np.array来创建一维数组。例如，下面的代码创建了一个包含5个元素的一维数组。

import numpy as np

a = np.array([5, 8, 3, 2, 4])
print(a)

输出结果如下：

array([5, 8, 3, 2, 4])

找到最大值和最小值

在NumPy中，我们可以使用numpy.amax()方法来找到一维数组中的最大元素，并使用numpy.amin()方法来找到一维数组中的最小元素。

import numpy as np

a = np.array([5, 8, 3, 2, 4])
print(np.amax(a))
print(np.amin(a))

输出结果如下：

8
2

上面的代码先创建了一个包含5个元素的一维数组a，然后分别使用np.amax()方法和np.amin()方法找到了a中的最大值和最小值，并将它们打印出来。

找到最大值和最小值的索引

除了找到一维数组中的最大值和最小值之外，有时候我们还需要知道它们的位置。在NumPy中，可以使用np.argmax()方法找到一维数组中最大元素的索引，使用np.argmin()方法找到最小元素的索引。

import numpy as np

a = np.array([5, 8, 3, 2, 4])
print(np.argmax(a))
print(np.argmin(a))

输出结果如下：

1
3

上面的代码中，np.argmax(a)返回的是a中最大元素8的角标1，np.argmin(a)返回的是a中最小元素2的角标3。

总结

在本文中，我们介绍了如何在NumPy一维数组中找到最大值和最小值，并了解了如何找到它们的索引。这些方法可以帮助我们更好地处理NumPy中的数组数据。