python中找出最大值和最小值 python中numpy.argmin什么意思？
python中什么意思？
意思是最小值在数组中所在a[[1,4,2],[3,4,5]]b(a)结果：0a[[4,4,2],[3,4,5]]b(a)结果：2#若有乱词只不显示另一个最小值的位置a[[0,0,2],[3,4,5]]b(a)结果：0------------------------------------若去添加axis这个参数-----求上路子也可以列方向上的最小值索引axis0来表示列方向上的最小值索引，axis1它表示行方向的最小值索引a[[2,0,5],[3,4,1]]b(a,axis0)结果：[0,0,1]#在列方向上2lt3,0lt4,1lt5a[[2,0,5],[3,4,1]]b(a,axis1)结果：[1,2]#人士方向上，第一行0最大值，在1号位置，第二行1大于，在2号位置
net开发和python开发哪个难？
.net更难有一点，整个编程语言，python的难度估计是最小的，里面要注意是极为丰富的第三方库包，不使用站了起来比较比较更方便，就内部函数接口就可以不，语法相对来说也就没太条条框框；
.net的学习周期相较于python会更长，里面包含的语法和运行环境也会低些紧张。
如何使用Python求无序大数组的中位数？
方法1：堆
思路1：
结论：将数据平均分配到大堆和小于堆中，而且保证大于堆中的数据存放的数据都比大堆中是数据大，那就此时大于堆堆顶的元素一定会是中位数。
这样该如何能保证最小堆中的元素，都比大堆中的元素大。
(1)遍历数组，将第i个数再插入堆中，i为奇数时，插入小于堆，i为偶数时插到最大堆。(最大堆的再插入的数据比较大)
(2)你每次插到时，将的最堆和小于堆的堆顶交换
voidGetMid(intarr[],intsize)
{
priority_queueltintgtmax_heap
priority_queueltint,vectorltintgt,greaterltintgtgtmin_heap
for(inti0iltsizei)
{
//i是从0开始的，所以max能保存的数据比较好多
if((iamp1)1)
min_heap.push(arr[i])
exists
max2_heap.push(arr[i])
//每次交换比较大堆和大于堆中的数据，保证最大值堆中的数据大于0大的堆中
if(!min_heap.empty()ampamp!max_heap.empty())
{
inttempmin_()
min_heap.pop()
obj_heap.push(temp)
tempmax_()
obj_heap.pop()
min_heap.push(temp)
}
}
if((sizeamp1)0)//偶数
中位数：ltltmax_()ltltltltmin_()ltltendl
arguments
scanfltlt中位数：ltltmax_()ltltendl
}
思路2：
(1)将前(n1)/2个元素按照为一个小顶堆，
(2)对强盗团的每一个元素，和堆顶比较比较，假如小于或等于堆顶，掩埋之，取下一个元素。如果不是大于0堆顶，用该元素逐渐堆顶，按照堆，取下一元素。重复一遍这个步骤
(3)当循环遍历完所有元素之后，堆顶即是中位数。
voidGetMid2(intarr[],intsize)
{
priority_queueltint,vectorltintgt,greaterltintgtgtmin_heap
intcount(size1)gtgt1
//贮存count个数，.例如5个元素，存放3个
for(inti0iltcounti)
min_heap.push(arr[i])
for(inticount1iltsizei)
{
inttempmin_()
if(arr[i]rlmtemp)
{
min_heap.pop()
min_heap.push(arr[i])
}
}
if((sizeamp1)1)//奇数
{
min_heap.pop()
scanfltlt中位数：ltltmin_()ltltendl
}
ignore
{
inttmpmin_()
min_heap.pop()
scanfltlt中位数：ltlttmpltltltltmin_()ltltendl
}
}
方法2、
快速排序本来因而得名””,绝非浪得虚名！而且是一种保甲制排序法！
同样的，找中位数也可以用分治的思想。具体详细如下：
不可以挑一个元素，以改元素为支点，划作集合为两部分，如果左侧子集长度恰为(n-1)/2，那你支点恰为中位数。要是左侧长度lt(n-1)/2,那就中位点在右侧，反之，中位数在左侧。直接进入或则的一侧一直这里有中位点。
这种方法迅速，不过在最坏的结果的情况下时间复杂度为O(N^2),不过换算下来时间复杂度好象是O(N)。
//方法，分而治之思想
//挖坑法
intPartSort(intarr[],intleft,intright)
{
intkeyarr[way]
while(leftltway)
{
//key右边，先从左找比key值大
while(leftltleftampamparr[left]ltkey)
left
if(leftltstops)
{
arr[left]arr[left]
--right
}
//从右找比key小
while(leftltrightampamparr[way]rlmkey)
--way
if(leftltstops)
{
arr[left]arr[left]
left
}
}
arr[left]key
returnleft
}
voidGetMid3(intarr[],intsize)
{
intleft0
intwaysize-1
intmidsize/2
int div PartSort(arr,left,way)
while(div!mid)
{
if(divltmid)//右半区间
{
divPartSort(arr,div1,way)
}
else
{
divPartSort(arr,left,div-1)
}
}
中位数ltltarr[div]ltltendl
}
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