python中max函数的用法讲解,python中max函数是什么意思

　　博文的主要内容如下：

　　max和min函数的使用介绍：

　　比较迭代的对象元素，求最大/最小值max (iterable，* [，default=obj，key=func])。比较传入的参数，找到最大/最小值max (arg1，arg2，* args，* [，key=func])。本文介绍了如何在复杂结构数据的函数定义中使用键。要求：找到列表中出现频率最高的元素。

　　三种实现方法：

　　(1)灵活使用max函数的关键参数；

　　(2)使用字典统计元素，手工实现封装成函数；

　　(3)扩展和解释集合。计数器类，使用计数器对象的most_common方法。

　　扩展内容：heapq模块的nlargest函数的部分源代码，集合介绍。most_common方法的计数器类和源代码。

　　如何探究max和min函数的作用？我们首先要做的就是读取函数的官方API！

　　使用IDE查看函数，或者在交互环境中输入命令：help(max)，会给出官方的函数注释：

　　def max(*args，key=None):# max的已知特例 max(iterable，*[，default=obj，key=func]) - value max(arg1，arg2，*args，*[，key=func))-带有单个iterable参数的值，返回其最大项。如果提供的iterable为空，默认的仅关键字参数指定要返回的对象。如果有两个或更多参数，则返回最大的参数。 passdef min(*args，key=None):# min的已知特例 min(iterable，*[，default=obj，key=func]) - value min(arg1，arg2，*args，*[，key=func))-具有单个iterable参数的值，返回其最小的项。如果提供的iterable为空，默认的仅关键字参数指定要返回的对象。如果有两个或更多参数，则返回小参数。 Pass显示这样的内容，一般意味着这两个函数的底层实现是一个C语言程序。具体实现方法需要进一步探索源代码。在这篇博文中，我们先来掌握API的内容：

　　从功能描述来看。max函数的用法与min函数相同，只是max函数查找最大值，min函数查找最小值。下面仅以max函数为例解释max和min函数的使用：

　　注意，使用min和max，要相互比较的元素必须具有可比性，否则会提示错误；我在上一篇文章中讨论了元素之间的比较，这篇博文的最后一部分是关于元素之间的比较。地址：数据类型-容器数据类型

　　一、功能的两种使用方式：1，max(iterable, *[, default=obj, key=func]) - value

　　Iterable:所有要比较的元素都在iterable对象中。第一个位置参数被传入这个iterable对象，函数将返回iterable对象中最大的元素。如果传入一个字典，会比较字典的键，相当于传入dt.keys()。

　　#生成一个0-9数的乱序列表来测试max和min函数from random import shuffle data=list(range(10))shuffle(data)max(data)9min(data)0关键字参数default:当iterable对象中没有元素时，如果指定了default关键字参数，则返回default参数的值。在这种情况下，如果没有指定默认参数，程序会报错：valueerror: max () argis空序列；

　　max(range(10))9 max(range(0))trace back(最近一次调用last): file stdin ，line1，in modulevalueeerror:max()arg is空序列下面这段代码是关于我在读取heapq模块的nlargest函数的源代码时，默认关键字参数的使用：

　　Def large (n，iterable，key=none): 在数据集中找到最大的n个元素。该函数相当于：sorted(iterable，key=key，reverse=True)[:n] # n==1的捷径是使用max()如果n==1:it=ITER(iterable)sentinel=object()如果key为None: result=max(it，Default=sentinel)else:result=max(it，Default=sentinel，key=key)如果result为sentinel else [result] pass #注意：sentinel为sentinel位置，用于监视传入数据集是否为空。#这里是利用max函数的默认参数设置的岗哨位置，当iterable对象为空时可以返回空列表[]2，max(arg1, arg2, *args, *[, key=func]) - value。

　　传入多个参数，比较它们，找出最大的一个。

　　Max(9，1，2，3)9 II。使用函数的默认参数键：

　　这个键应该在一个可调用的对象中传递，通常是一个函数。指定键后，max函数将比较由该键处理的元素。

　　1.需求：比如下面这种情况，每种水果的价格信息以字典的形式存储在一个列表中，从而找到最贵的水果和最便宜的水果。

　　fruit_shop=[ {name: apple ， price: 5.68}，{name: orange ， price: 4.22}，{name: banana ， price: 2.65}，{name: berries ，Price: 10.75}]便宜=min (fruit _ shop，key=lambda s: s [price])贵=max (fruit _ shop，key=lambda s: s [price]) Print(最便宜的水果是：，便宜的)Print(最贵的水果是：

　　Lt=[2，2，3，1，2，2，1，8，5] max (set (lt)，key=lt.count) 2注意：如果将count方法作为参数传递给max函数，max函数会比较元素在这里的出现频率。

　　1.set(lt)可以获取lt列表中所有唯一的值。简单来说就是复制列表元素，得到一个集合(即集合类型)。

　　集合(lt){1，2，3，5，8} 2。list的count方法是查找并计算列表元素出现的次数。

　　中尉计数(2)4中尉计数(1)2

　　不使用max函数怎么实现呢？

　　第一种方法：定义函数，手动使用字典对元素进行计数。

　　#使用字典dt计算元素(键)和元素的出现次数(值)。

　　#具有最大出现次数的元素与max_count_key一起存储，

　　#遍历列表元素，如果字典中已经统计过这个元素的出现次数，那么就不会重复统计；

　　否则，使用列表的count方法来统计元素的出现次数，并与max_count_key进行比较。

　　max _ count(lt):dt={ } max _ count _ key=none for I in lt:# I not in dt:count=lt . count(I)dt[I]=count if count dt . get(max _ count _ key，0): max_count_key=i返回max _ count _ key

　　第二种方式(推荐):使用集合。Counter类，它的most_common()方法是查找序列中出现频率最高的那个。

　　收藏。Counter类，它对iterable对象中的元素进行计数，并将它们以键值对的形式存储在Counter对象中。

　　Counter对象属于映射，可以通过dict()转换成字典。

　　from collections导入计数器c=Counter( MyNameisMarsenHelloWorld )c Counter({ e: 3， l: 3， M: 2， a: 2， s: 2， r: 2， o: 2， y: 1， N: 1， i: 1， n: 1， H: 1， W: 1， d: 1}) dict(c){M: 2， y: 1， N: 1， a: 2， m: 1， e :3， i: 1， s: 2， r: 2如果n为None，则列出所有元素计数。也是从最常见到最不常见。

　　该函数的返回值是结果元素的列表。

　　c.most_common()[(e ，3)、( l ，3)、( M ，2)、( a ，2)、( s ，2)、( r ，2)、( o ，2)、( y ，1)、( N ，1)、( I ，1)、( N ，1)、( H ，1)、( w ，1)、( d ，1)] C. most _ common (3) [(e ，3)、( l ，3)、( M ，2)]

　　#当n==无时，

　　方法的实现是通过内置函数对元素计数的统计结果进行逆序排序：sorted (iterable [，key=none [，reverse=false]]。

　　#当方法的调用指定n的值时，

　　该方法由heapq模块的nlargest(n，iterable [，key=None])函数实现。如上所述，函数用于从iterable对象中查找最大的N个元素。直接使用这个函数，只需要和元素的计数进行比较，就得到最常见的N个元素。

　　def most_common(self，n=None):如果n为None: return sorted(self.items()，key=_itemgetter(1)，reverse=True)return _ heapq . nlargest(n，self.items()，Key=_itemgetter(1))在了解了Counter类之后，在数据技术的情况下使用起来是非常方便的工具。我们可以优先使用Counter类来实现功能，这比我们用字典手工计数要方便得多。

　　对于这个要求2:在寻找出现次数最大或最小的元素时，可以直接用max或min函数求解。

　　如果需求是找到最常见的N个元素，那么最好使用Counter类来实现相关的功能。

　　lt=[2，2，3，1，2，2，1，8，5]计数器(lt)。most_common(1)[(2，4)]计数器(lt)。most_common(1)[0][0]2

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