本题要求编写程序，找出给定的n个数中的最大值（如果有多个最大值，只找第一个）及其对应的正向索引。输入格式:在第一行输入若干个整数，用空格分隔。输出格式:在一行中输出最大值及最大值的索引，中间用一个空格分开。样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">输入样例:在这里给出一组输入。例如：2 8 10 1
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2023-05-28 18:07:29
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# Python 求字典最大值和最大值索引教程
## 简介
在Python中，我们经常需要对字典进行操作，其中包括求字典的最大值和最大值索引。本文将教你如何使用Python来实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建字典]
B --> C[求字典最大值]
C --> D[求最大值索引]
D -->
原创
2024-05-28 04:18:05
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# Python 数组最大值索引的获取
在进行数据分析和处理的过程中，我们经常需要找到数组（或列表）中的最大值及其对应的索引。在 Python 中，我们可以利用内置的函数和库来高效地完成这一任务。本文将深入探讨如何在 Python 中获取数组的最大值及其索引，并提供代码示例来帮助理解。
## 1. 必备知识
在深入代码之前，我们先了解几个重要的概念：
- **数组(Array)**：在 P
原创
2024-08-03 07:50:10
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# Python返回最大值索引
在使用Python进行数据分析和处理时，经常会遇到需要找出某个列表或数组中最大值的索引的情况。Python提供了多种方法来实现这个功能，包括使用内置函数和使用第三方库。本文将介绍几种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用内置函数`max()`和`index()`
Python的列表和数组对象都提供了内置的`max()`函数和`index()`方
原创
2023-10-30 13:25:15
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# Python中矩阵最大值索引的获取
在Python中，我们经常需要处理矩阵（或者二维数组）这种数据结构。而对于矩阵中的元素，有时候我们需要找到其中最大值的位置。本文将介绍如何使用Python来获取矩阵中最大值的索引。
## 矩阵最大值索引的获取方法
对于一个矩阵，我们可以通过遍历所有元素并记录下最大值的位置来获取最大值的索引。在Python中，我们可以使用numpy库来方便地处理矩阵操作
原创
2024-05-07 03:10:43
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Pandas的基本功能一、Pandas的常用32个方法和功能DataFrame() 创建一个DataFrame对象
df.values 返回ndarray类型的对象
df.shape 返回行列数
df.index 获取行索引
df.set_index 设置索引
df.reset_index 重制索引
df.columns 获取列索引
df.rename 重新设置列名
df.dtypes 查看每列数
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2023-11-06 22:26:57
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概述 这篇文章，我花了一周的时间将代码和图片整数上来，这篇文章被分成了两个部分，一个是我在数据学习社区里面写的一些基本的代码，我将图片贴了上来，内容和猴子老师的差不多；第二部分是我自己看的官方文档的部分，因为我之前没有看过官方的文档，回过头来发现必看的内容我居然漏了。官网的东西是最新的，最正宗的，看书的时候发现python的书太多了，但是很多书的代码已经过时了。尤其是一些第三方库，
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2023-11-21 21:01:09
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# Python获取最大值索引的实现方法
## 介绍
在Python中，想要获取一个数组或列表中的最大值索引是一项常见的任务。本文将给你介绍一种简单的方法来实现这一功能。首先，我们将通过一个表格展示整个流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 实现步骤
下面的表格将展示获取最大值索引的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个列表或数组
原创
2023-09-19 10:55:17
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06 列表hello，小伙伴们，有好几天没更新了(这几天忙着毕业答辩，sorry咯~)，今天我们开始讲解列表的使用。首先讲一下序列序列：是python中最基本的一种数据结构。数据结构指的就是计算机中数据的存储方式。序列的分类：可变序列(序列当中的元素可以改变)，如：列表(list)不可变序列(序列当中的元素不可以改变)，如：字符串(str)、元祖(tuple)对象：内存当中用来存储数据的一块区域。
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2024-07-26 15:27:25
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我有一个2-D numpy数组,可以细分为64个盒子(想象棋盘).目标是返回每个框中最大值的位置和值的函数.就像是：FindRefs(array) --> [(argmaxX00, argmaxY00, Max00), ...,(argmaxX63, argmaxY63, Max63)]其中argmaxXnn和argmaxYnn是整个数组的索引(不是框的索引),Maxnn是每个框中的最大值.
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2023-06-05 23:09:27
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目录 简介Pandas Data Type为什么要关注dtype一、astype and apply方案一方案二方案三 二、统计哪一个sku在2019年卖出去的数量最多1. 使用pivot_table 解决2. 使用groupby 解决我是总结简介在做数据分析的时候，很重要的一点是要了解数据的具体类型，避免在数据分析过程中遇到奇怪的问题。 使用pandas进行数据分析时，难免会
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2024-04-02 13:18:46
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数据结构式通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字或者字符，甚至可以是其他数据结构。在Python中，最基本的数据结构是序列(sequence)。序列中的每个元素被分配一个序号–即元素的位置，也称为索引。第一个元素索引是0，第二个则是1，一次类推。Python包含6中内建的序列，即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对
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2023-08-22 20:09:41
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#字典的使用，（大括号）
#字典也是一个容器类，可以用来存储数据
#列表存储数据的特点：1.有顺序的2.每一个数据搜有一个索引，通过索引可以对数据进行各种操作（查询、修改、删除）
#字典存储数据：key:value(键值对).一个键对应一个值，key必须是不可变的，一般使用字符串作为字典中的key，也可以使用数字等不可变类型的值；key必须是唯一的，如果有多个相同key的情况，保留最后一个可有对
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2023-10-09 14:30:23
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文章目录一、为什么要引入索引二、认识磁盘1.数据存在哪2.磁盘结构3.MYSQL和磁盘交互的基本单位三、理解索引1.认识索引2.索引的结构3.为什么b+树比b树更适合做索引四、MYSQL索引实现1.MyISAM索引实现（非聚簇）2.InnoDB索引实现（聚簇）五、索引操作1.主键索引2.唯一索引3.普通索引4.全文索引5.查询、删除索引 一、为什么要引入索引我们用下面的代码向表中插入800万条数
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2024-09-28 11:22:59
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关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 编写。关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门： Pandas API参考目录传送门： Pandas 版本更新及新特性传送门： Pandas 由浅入深系列教程 本节目录Pandas.DataFrame.max()语法：返回值：参数说明：axis 指定计算方向（行或列）skipna 忽略缺
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2024-09-19 07:45:15
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恰当的索引可以加快查询速度，可以分为四种类型：主键、唯一索引、全文索引、普通索引。
主键：唯一且没有null值。
create table pk_test(f1 int not null,
primary key(f1));
alter table customer modify id int not null,
add primary key(id);
普通索引
import heapqre = map(list(res).index, heapq.nlargest(5, res)) # 求最大的五个索引 nsmallest与nlargest相反，求最小这里res是输入的一维数组，对长度没有要求。nlargest(5, res)中的5表示求前五个最大的。如果需要求前6个，改为6即可，其他以此类推。
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2023-05-28 17:34:48
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EXCEL函数公式大全之利用LARGE函数和SMALL函数求指定区域最大的数据。EXCEL函数与公式在工作中使用非常的频繁，会不会使用公式直接决定了我们的工作效率，今天我们来学习一下提高我们工作效率的函数LARGE函数和SMALL函数。在上一节的课程中我们已经学习了利用SMALL函数和COUNTIF函数统计最小值。今天我们利用LARGE函数、SMALL函数和COUNTIF函数统计指定区域最大值。
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2024-07-23 20:11:12
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1.编写程序，输入一个自然数字符串，然后输出各位数字之和。a=input("输入一串数字：")
b=0
for i in a:
b=b+eval(i)
print("数字之和为：{}".format(b))2.输入一个字符串，输出反转后的字符串。a=input("输入一个字符串：")
t=list(a)
t.reverse()
for i in t:
print(i,end='')3.输入
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2023-10-06 21:04:25
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Python中的数据类型可以分为数字型和非数字型非数字型中包括列表，元组，字典，字符串在Python中，所有的非数字型变量都具有一下的dt特点：1.都是一个序列（sequence），也可以理解为一个可以装东西的容器2.取值[]3.遍历 for in4.计算长度，最大值/最小值，比较，删除5.连接+和重复*6.切片1.1列表的含义List(列表）是Python中使用最频繁的数据类型，在
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2023-08-02 11:48:31
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