使用列表上的 max()/min() 获取返回的最大或最小项的索引

Question

我在列表上使用 Python 的 max 和 min 函数来实现极小极大算法，并且我需要 max() 返回值的索引或min()。换句话说，我需要知道哪个动作产生了最大（在第一个玩家的回合）或最小（第二个玩家）值。

for i in range(9):
    new_board = current_board.new_board_with_move([i / 3, i % 3], player)

    if new_board:
        temp = min_max(new_board, depth + 1, not is_min_level)  
        values.append(temp)

if is_min_level:
    return min(values)
else:
    return max(values)

我需要能够返回最小值或最大值的实际索引，而不仅仅是值。

Answer 1

假设您有一个列表 values = [3,6,1,5]，并且需要最小元素的索引，即本例中的 index_min = 2。

避免使用其他答案中提出的 itemgetter() 解决方案，而是使用它，

index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)

因为它不需要 import 运算符 也不需要使用 enumerate ，并且它总是比使用 itemgetter() 的解决方案更快（基准如下）。

如果您正在处理 numpy 数组或可以负担 numpy 作为依赖项，请考虑使用

import numpy as np
index_min = np.argmin(values)

这将比第一个解决方案更快，即使您将其应用于纯 Python 列表，如果

• ：很少有元素（我的机器上大约有 2**4 个元素），
• 您可以负担从纯列表到 numpy 数组的内存复制，

正如该基准测试所指出的：

我已经使用 python 2.7 在我的机器上运行了上述两个解决方案的基准测试（蓝色：纯 python，第一个解决方案）（红色，numpy 解决方案）以及基于 itemgetter( )（黑色，参考溶液）。
与 python 3.5 相同的基准测试表明，这些方法与上面介绍的 python 2.7 情况完全相同

Answer 2

使用 min() 查找最小值然后使用 .index()：

values.index(min(values))

或最大值：

values.index(max(values))

如果您的列表包含重复的最小值或最大值，这将返回第一个值的索引。

Answer 3

如果枚举列表中的项目，则可以同时找到最小/最大索引和值，但对列表的原始值执行最小/最大。像这样：

import operator
min_index, min_value = min(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))
max_index, max_value = max(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))

这样列表只会在最小（或最大）内被遍历一次。

Answer 4

使用 NumPy 的 np.argmin() 或 np.argmax() 功能：

import numpy as np
ind = np.argmax(mylist)

Answer 5

将值数组转换为（值，索引）对数组，并取其中的最大值/最小值。这将返回具有最大/最小值的最大/最小索引（即通过首先比较值，然后如果值相同则比较索引来比较对）。

values = [3, 5, 4, 5]
m, i = max((v, i) for i, v in enumerate(values))
print((m, i))  # (5, 3)

Answer 6

我在 Python 3.11 上使用 perfplot （我的一个宠物项目）对主要答案进行了基准测试，结果证明

values.index(min(values))

是最快（越低越好）：

除非您的数组已经是 numpy 数组。

---

生成绘图的代码：

import numpy as np
import operator
import perfplot


def min_enumerate(a):
    return min(enumerate(a), key=lambda x: x[1])[0]

def min_enumerate_itemgetter(a):
    min_index, min_value = min(enumerate(a), key=operator.itemgetter(1))
    return min_index

def getitem(a):
    return min(range(len(a)), key=a.__getitem__)

def np_argmin(a):
    return np.argmin(a)

def index_min(a):
    return a.index(min(a))


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: np.random.rand(n).tolist(),
    kernels=[
        min_enumerate,
        min_enumerate_itemgetter,
        getitem,
        np_argmin,
        index_min,
    ],
    labels = [
        "key=lambda x: x[1]",
        "key=itemgetter(1)",
        "key=.__getitem__",
        "np.argmin()",
        ".index()"
    ],
    xlabel="len(list)",
    n_range=[2**k for k in range(20)],
)
b.show()

Answer 7

^{有两个答案（1，2），包括基准测试，但由于某种原因，它们都没有将 list.index() 包含到其基准测试中，即使在发布的已接受答案中建议了这一点至少在这些答案之前 2 年。}

list.index() 是此页面上给出的最快选项，包括 enumerate （涉及它的所有版本）， __getitem__ 和 numpy.argmin。

此外，如果列表具有非唯一的最小值，并且您想要获取出现最小值的所有索引，则 while 循环中的 list.index 优于其他选项，例如 numpy 和 也枚举。请注意，您可以通过传递起点（这是 list.index 的第二个参数）来限制其搜索从特定索引开始，这对于性能至关重要，因为我们不想搜索从 while 循环的每次迭代开始。

# get the index of the minimum value
my_list = [1, 2, 0, 1]
idxmin = my_list.index(min(my_list))
print(idxmin)   # 2


# get all indices where the min value occurs
my_list = [1, 2, 3, 1]
idxmins = []
min_val = min(my_list)
pos = -1
while True:
    try:
        pos = my_list.index(min_val, pos+1)
        #                            ^^^^^   <---- pick up where we left off in the previous iteration
        idxmins.append(pos)
    except ValueError:
        break

print(idxmins)   # [0, 3]

以下基准测试（在 Python 3.11.4 和 numpy 1.25.2 上执行）表明，无论列表长度如何，list.index 的速度几乎是所有其他选项的两倍。左图还显示，对于长列表，getitem 的执行效果与 enumerate（和 numpy.argmin）相同，这表明 gg349 和 Nico 的基准测试已经过时了。

右图显示，如果最小值不唯一，并且我们想要找到最小值的所有索引，则如上所述的 while 循环中的 list.index 的性能比竞争选项要好得多涉及 enumerate 或 numpy，特别是对于长列表。

用于生成上图的代码：

from operator import itemgetter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import perfplot


def enumerate_1(a):
    return min(enumerate(a), key=itemgetter(1))[0]


def np_argmin_1(a):
    return np.argmin(a)


def getitem(a):
    return min(range(len(a)), key=a.__getitem__)


def list_index_1(a):
    return a.index(min(a))


def enumerate_2(a):
    min_val = min(a)
    return [i for i, v in enumerate(a) if v == min_val]


def np_argmin_2(a):
    arr = np.array(a)
    return np.arange(len(a))[arr==arr.min()]


def list_index_2(a):
    result = []
    min_val = min(a)
    pos = -1
    while True:
        try:
            pos = a.index(min_val, pos+1)
            result.append(pos)
        except ValueError:
            break
    return result


kernels_list = [[enumerate_1, list_index_1, np_argmin_1, getitem], 
                [enumerate_2, list_index_2, np_argmin_2]]
n_range = [2**k for k in range(1, 20)]
su = lambda n: list(range(n, 0, -1))
titles = ['Get index of a unique min value', 
          'Get indices of a non-unique min value']
labels = ['enumerate', 'list_index', 'np_argmin', 'getitem']
xlabel = 'List length'


fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5), facecolor='white', dpi=60)
for ax, ks, t in zip(axs, kernels_list, titles):
    plt.sca(ax)
    perfplot.plot(ks, n_range, su, None, labels, xlabel, t, relative_to=1)
    ax.xaxis.set_tick_params(labelsize=13)
plt.setp(axs, ylim=(0, 5), yticks=range(1, 6), 
         xlim=(1, 1100000), xscale='log', xticks=[1, 100, 10000, 1000000]);
fig.tight_layout();
fig.savefig('benchmark.png', dpi=60);

Answer 8

如果您需要最小值的所有索引（因为最小值可能会在列表中出现多次）：

minval = min(mylist)
ind = [i for i, v in enumerate(mylist) if v == minval]

Answer 9

获得最大值后，试试这个：

max_val = max(list)
index_max = list.index(max_val)

比很多选项简单得多。

Answer 10

这可以使用内置的 enumerate() 和 max() 函数以及 max() 函数的可选 key= 参数和一个简单的 lambda< /code> 表达式：

values = [1, 5, 10]
max_index, max_value = max(enumerate(values), key=lambda v: v[1])
# => (2, 10)

在 max() 它表示 key= 参数需要一个类似于 list.sort() 函数。另请参阅排序方法。

min() 的工作原理相同。顺便说一句，它返回第一个最大/最小值。

Answer 11

Pandas 现在有了一个更温和的解决方案，尝试一下：

df[column].idxmax()

Answer 12

使用 numpy 数组和 argmax() 函数

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.argmax(a)
print(b)  # 2

Answer 13

使用numpy模块的函数numpy.where

import numpy as n
x = n.array((3,3,4,7,4,56,65,1))

对于最小值的索引：

idx = n.where(x==x.min())[0]

对于最大值的索引：

idx = n.where(x==x.max())[0]

事实上，这个函数要强大得多。你可以提出各种布尔运算
对于 3 到 60 之间的索引值：

idx = n.where((x>3)&(x<60))[0]
idx
array([2, 3, 4, 5])
x[idx]
array([ 4,  7,  4, 56])

Answer 14

假设您有一个列表，例如：

a = [9,8,7]

以下两种方法是获取具有最小元素及其索引的元组的非常紧凑的方法。两者的处理时间相似。我更喜欢拉链方法，但这就是我的口味。

zip 方法

element, index = min(list(zip(a, range(len(a)))))

min(list(zip(a, range(len(a)))))
(7, 2)

timeit min(list(zip(a, range(len(a)))))
1.36 µs ± 107 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

枚举方法

index, element = min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])

min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
(2, 7)

timeit min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
1.45 µs ± 78.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Answer 15

您可以将 lambda 作为 key= 参数传递给 max()/分钟（）：

max_index = max(range(len(my_list)), key=lambda index: my_list[index])

Answer 16

为什么要麻烦先添加索引然后再反转它们呢？ Enumerate() 函数只是 zip() 函数用法的一个特例。让我们以适当的方式使用它：

my_indexed_list = zip(my_list, range(len(my_list)))

min_value, min_index = min(my_indexed_list)
max_value, max_index = max(my_indexed_list)

Answer 17

就这么简单：

stuff = [2, 4, 8, 15, 11]

index = stuff.index(max(stuff))

Answer 18

假设您有以下列表 my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 并且我们知道如果我们执行 max(my_list) 它将返回 10，min(my_list) 将返回 1。现在我们想要获取最大或最小元素的索引，我们可以执行以下操作。

my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

max_value = max(my_list) # returns 10
max_value_index = my_list.index(max_value) # retuns 9

#to get an index of minimum value

min_value = min(my_list) # returns 1
min_value_index = my_list.index(min_value) # retuns 0

Answer 19

https://docs.python.org/3/library/functions.html# max

如果多个项目都最大，则该函数返回遇到的第一个。这与其他排序稳定性保持工具一致，例如 sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0]

要获取不仅仅是第一个遇到的内容，请使用 sort 方法。

import operator

x = [2, 5, 7, 4, 8, 2, 6, 1, 7, 1, 8, 3, 4, 9, 3, 6, 5, 0, 9, 0]

min = False
max = True

min_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = min )

max_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = max )


min_val_index[0]
>(0, 17)

max_val_index[0]
>(9, 13)

import ittertools

max_val = max_val_index[0][0]

maxes = [n for n in itertools.takewhile(lambda x: x[0] == max_val, max_val_index)]

Answer 20

只是对已经说过的内容进行一点小小的补充。
values.index(min(values)) 似乎返回 min 的最小索引。以下获取最大索引：

    values.reverse()
    (values.index(min(values)) + len(values) - 1) % len(values)
    values.reverse()

如果原地反转的副作用不重要，则可以省略最后一行。

迭代所有发生的情况

    indices = []
    i = -1
    for _ in range(values.count(min(values))):
      i = values[i + 1:].index(min(values)) + i + 1
      indices.append(i)

为了简洁起见， 。在循环外部缓存 min(values),values.count(min) 可能是一个更好的主意。

Answer 21

如果您不想导入其他模块，则可以使用一种简单的方法来查找列表中具有最小值的索引：

min_value = min(values)
indexes_with_min_value = [i for i in range(0,len(values)) if values[i] == min_value]

然后选择第一个模块：

choosen = indexes_with_min_value[0]

Answer 22

怎么样：

a=[1,55,2,36,35,34,98,0]
max_index=dict(zip(a,range(len(a))))[max(a)]

它从 a 中的项目作为键，将它们的索引作为值创建一个字典，因此 dict(zip(a,range(len(a))))[max( a)] 返回与键 max(a) 对应的值，它是 a 中最大值的索引。我是 python 的初学者，所以我不知道这个解决方案的计算复杂性。