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1. 결론 요약
Method | 의미 | 예시 |
max(데이터) | 데이터 중 최대값을 반환 | max([1,2,3,10000]) = 10000 |
np.argmax(데이터) | 최대값이 "어디에 있는지" 반환 | max([1,2,3,10000]) = 3 ## 인덱스 번호 |
min(데이터) | 데이터 중 최소값을 반환 | min([1,2,3,10000]) = 1 |
np.argmin() | 최소값이 "어디에 있는지" 반환 | argmin([1,2,3,10000]) = 0 ##인덱스 번호 |
2. Method 상세 설명
이러한 데이터가 있는데, "최대값과 최소값이 무엇이고 어디에 있는지 찾아라"라는 업무를 수행해야 한다면?
(1) max & argmax
- max( iterable or objects) : 최대값을 반환
- numpy.argmax(iterable or object): 최대값의 위치를 반환
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
import numpy as np
data = np.random.randint(1000, size = 50)
data
print(max(data)
, np.argmax(data)
, sep = '\n'
)
|
cs |
(2) min & argmin
- min( iterable or objects) : 최소값을 반환
- numpy.argmin(iterable or object): 최대값의 위치를 반환
1
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3
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6
7
8
9
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import numpy as np
data = np.random.randint(1000, size = 50)
data
print(min(data)
, np.argmin(data)
, sep = '\n'
)
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