使用 Python 方法来查找列表中的最大值及其索引？

问题描述：

如果我想要列表中的最大值，我只需写max(List)，但如果我还需要最大值的索引怎么办？

我可以写类似这样的内容：

maximum=0
for i,value in enumerate(List):
    if value>maximum:
        maximum=value
        index=i

但对我来说这看起来很乏味。

如果我写：

List.index(max(List))

然后它将迭代列表两次。

有没有更好的方法？

解决方案 1：

我认为接受的答案很棒，但是你为什么不明确地这样做呢？我觉得更多的人会理解你的代码，这与 PEP 8 一致：

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

该方法也比接受的答案快三倍左右：

import random
from datetime import datetime
import operator

def explicit(l):
    max_val = max(l)
    max_idx = l.index(max_val)
    return max_idx, max_val

def implicit(l):
    max_idx, max_val = max(enumerate(l), key=operator.itemgetter(1))
    return max_idx, max_val

if __name__ == "__main__":
    from timeit import Timer
    t = Timer("explicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
          "import random; import operator;"
          "l = [random.random() for _ in xrange(100)]")
    print "Explicit: %.2f usec/pass" % (1000000 * t.timeit(number=100000)/100000)

    t = Timer("implicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
          "import random; import operator;"
          "l = [random.random() for _ in xrange(100)]")
    print "Implicit: %.2f usec/pass" % (1000000 * t.timeit(number=100000)/100000)

在我的计算机上运行的结果：

Explicit: 8.07 usec/pass
Implicit: 22.86 usec/pass

其他套组：

Explicit: 6.80 usec/pass
Implicit: 19.01 usec/pass

解决方案 2：

有很多选择，例如：

import operator
index, value = max(enumerate(my_list), key=operator.itemgetter(1))

解决方案 3：

假设列表非常大，并且假设它已经是 np.array()，这个答案比 @Escualo 快 33 倍。我不得不减少测试运行的次数，因为测试查看的是 10000000 个元素，而不仅仅是 100 个。

import random
from datetime import datetime
import operator
import numpy as np

def explicit(l):
    max_val = max(l)
    max_idx = l.index(max_val)
    return max_idx, max_val

def implicit(l):
    max_idx, max_val = max(enumerate(l), key=operator.itemgetter(1))
    return max_idx, max_val

def npmax(l):
    max_idx = np.argmax(l)
    max_val = l[max_idx]
    return (max_idx, max_val)

if __name__ == "__main__":
    from timeit import Timer

t = Timer("npmax(l)", "from __main__ import explicit, implicit, npmax; "
      "import random; import operator; import numpy as np;"
      "l = np.array([random.random() for _ in xrange(10000000)])")
print "Npmax: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("explicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Explicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

t = Timer("implicit(l)", "from __main__ import explicit, implicit; "
      "import random; import operator;"
      "l = [random.random() for _ in xrange(10000000)]")
print "Implicit: %.2f msec/pass" % (1000  * t.timeit(number=10)/10 )

我的电脑上的结果：

Npmax: 8.78 msec/pass
Explicit: 290.01 msec/pass
Implicit: 790.27 msec/pass

解决方案 4：

使用 Python 的内置库，这非常容易：

a = [2, 9, -10, 5, 18, 9] 
max(xrange(len(a)), key = lambda x: a[x])

这告诉使用自定义函数max在列表中查找最大的数字，该函数表示实际上是，实际上是，等等。[0, 1, 2, ..., len(a)]`lambda x: a[x]0219`

解决方案 5：

我建议一个非常简单的方法：

import numpy as np
l = [10, 22, 8, 8, 11]
print(np.argmax(l))
print(np.argmin(l))

希望有帮助。

解决方案 6：

这将转换my_list为元组列表 (v,i)，其中v是列表中的每个项目，i是对应的索引，然后它将获得具有最大值的元组及其关联索引：

max([(v,i) for i,v in enumerate(my_list)])

解决方案 7：

max([(value,index) for index,value in enumerate(your_list)]) #if maximum value is present more than once in your list then this will return index of the last occurrence

如果最大值出现不止一次，并且您想要获取所有索引，

max_value = max(your_list)
maxIndexList = [index for index,value in enumerate(your_list) if value==max(your_list)]

解决方案 8：

也许无论如何你都需要一个排序列表？

尝试一下：

your_list = [13, 352, 2553, 0.5, 89, 0.4]
sorted_list = sorted(your_list)
index_of_higher_value = your_list.index(sorted_list[-1])

解决方案 9：

我制作了一些大列表。一个是列表，一个是 numpy 数组。

import numpy as np
import random
arrayv=np.random.randint(0,10,(100000000,1))
listv=[]
for i in range(0,100000000):
    listv.append(random.randint(0,9))

使用 jupyter notebook 的 %%time 函数我可以比较各种事物的速度。

2秒：

%%time
listv.index(max(listv))

54.6秒：

%%time
listv.index(max(arrayv))

6.71秒：

%%time
np.argmax(listv)

103毫秒：

%%time
np.argmax(arrayv)

numpy 的数组非常快。

解决方案 10：

列表理解方法：

假设你有一些列表List = [5,2,3,8]

然后[i for i in range(len(List)) if List[i] == max(List)]将会是一个 Python 列表理解方法来找到值“i” List[i] == max(List)。

只需执行 for 循环，即可轻松扩展列表列表的数组。

例如，使用任意列表“数组”并将“索引”初始化为空列表。

array = [[5, 0, 1, 1], 
[1, 0, 1, 5], 
[0, 1, 6, 0], 
[0, 4, 3, 0], 
[5, 2, 0, 0], 
[5, 0, 1, 1], 
[0, 6, 0, 1], 
[0, 1, 0, 6]]
index = []

for List in array:
    index.append([i for i in range(len(List)) if List[i] == max(List)])
index

输出：[[0], [3], [2], [1], [0], [0], [1], [3]]

解决方案 11：

以下是使用 Python 内置函数对您的问题的完整解决方案：

# Create the List
numbers = input("Enter the elements of the list. Separate each value with a comma. Do not put a comma at the end.
").split(",") 

# Convert the elements in the list (treated as strings) to integers
numberL = [int(element) for element in numbers] 

# Loop through the list with a for-loop

for elements in numberL:
    maxEle = max(numberL)
    indexMax = numberL.index(maxEle)

print(maxEle)
print(indexMax)