10.Python——max()的用法

本文详细解析Python内置max()函数的功能与用法,包括如何处理不同数据类型的参数,使用key参数自定义最大值判断标准,以及处理空序列和默认值设置。了解max()函数在各种情况下的行为,提升Python编程技巧。
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Python max内置函数: 

max(iterable, *[, key, default])

max(arg1, arg2, *args[, key])

函数功能为取传入的多个参数中的最大值,或者传入的可迭代对象元素中的最大值。默认数值型参数,取值大者;字符型参数,取字母表排序靠后者。还可以传入命名参数key,其为一个函数,用来指定取最大值的方法。default命名参数用来指定最大值不存在时返回的默认值。

1.传入的多个参数的最大值

print(max(1,2,3,4))  # 输出4

注意:函数至少传入两个参数,但是有只传入一个参数的例外,此时参数必须为可迭代对象,返回的是可迭代对象中的最大元素。

print(max(1)) # 传入1个参数报错

# TypeError: 'int' object is not iterable(不可迭代的)

2.传入可迭代对象时,取其元素最大值

  • 传入可迭代对象不为空时
s = '12345'

print(max(s))
  • 传入可迭代对象为空时,必须指定参数default,用来返回默认值输出
print(max((),default=1))

print(max(()))  # 报错ValueError: max() arg is an empty sequence
  • 传入命名参数key,其为一个函数,用来指定取最大值的方法
s = [

  {'name': 'sumcet', 'age': 18},

  {'name': 'bbu', 'age': 11}

]
a = max(s, key=lambda x: x['age'])
print(a)

# 输出
# {'name': 'sumcet', 'age': 18}

3.当传入参数为数据类型不一致时,传入的所有参数将进行隐式数据类型转换后再比较,如果不能进行隐式数据类型转换,则会报错。

>>> max(1,1.1,1.3E1) # 整数与浮点数可取最大值
13.0
>>> max(1,2,3,'3') # 数值与字符串不能取最大值

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
  max(1,2,3,'3')
TypeError: unorderable types: str() > int()
 
>>> max([1,2],[1,3]) # 列表与列表可取最大值
[1, 3]
>>> max([1,2],(1,3)) # 列表与元组不能取最大值
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
  max([1,2],(1,3))
TypeError: unorderable types: tuple() > list()

4.当存在多个相同的最大值时,返回的是最先出现的那个最大值。

#定义a、b、c 3个列表
>>> a = [1,2]
>>> b = [1,1]
>>> c = [1,2]
  
#查看a、b、c 的id
>>> id(a)
68128320
>>> id(b)
68128680
>>> id(c)
68128240
  
#取最大值
>>> d = max(a,b,c)
>>> id(d)
68128320
  
#验证是否最大值是否是a
>>> id(a) == id(d)
True

5.key参数的另外一个作用是,不同类型对象本来不能比较取最大值的,传入适当的key函数,变得可以比较能取最大值了。 

>>> max(1,2,'3') #数值和字符串不能取最大值

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
  max(1,2,'3')
TypeError: unorderable types: str() > int() 
>>> max(1,2,'3',key = int) # 指定key为转换函数后,可以取最大值
'3'
 
>>> max((1,2),[1,1]) #元组和列表不能取最大值

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#24>", line 1, in <module>
  max((1,2),[1,1])
TypeError: unorderable types: list() > tuple()
>>> max((1,2),[1,1],key = lambda x : x[1]) #指定key为返回序列索引1位置的元素后,可以取最大值
(1, 2)

总结:

  • 默认数值型参数,取值大者;
  • 字符型参数,取字母表排序靠后者;
  • 序列型参数,则依次按索引位置的值进行比较取最大者。
  • 还可以通过传入命名参数key,指定取最大值方法。
>>> max(1,2) # 取数值大者
2
>>> max('a','b') # 取排序靠后者
'b'
>>> max('ab','ac','ad') # 依次按索引比较取较大者
'ad'
  
>>> max(-1,0) # 数值默认去数值较大者
0
>>> max(-1,0,key = abs) # 传入了求绝对值函数,则参数都会进行求绝对值后再取较大者
-1

 

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### 关于Python进行SAR图像处理的教学资源 在头歌实践教学平台上寻找有关Python进行SAR(合成孔径雷达)图像处理的教学资源或项目时,可以从多个方面入手。首先,理解SAR图像的特点及其处理需求对于选择合适的工具至关重要。 #### 使用Python库进行SAR图像处理 Python拥有强大的生态体系,特别是针对遥感影像处理领域存在多种专门的库[^2]。例如: - **GDAL (Geospatial Data Abstraction Library)**:这是一个开源的栅格空间数据转换库,支持读取和写入多种格式的空间数据文件,非常适合用来操作SAR原始数据。 - **SNAP (Sentinel Application Platform)**:由ESA开发的一个桌面应用程序,同时也提供了命令行接口以及Python API来处理来自哨兵卫星的任务产品,包括SAR数据预处理等功能。 - **PyRadar** 和 **pyroSAR**:这两个都是专门为简化SAR数据分析流程而设计的小型框架,前者专注于纹理特征提取等高级应用,后者则更侧重于批量化生产环境下的大规模数据集管理。 ```python from osgeo import gdal import pyradar as prd # 打开SAR图像文件并获取基本信息 dataset = gdal.Open('path_to_sar_image.tif') metadata = dataset.GetMetadata() print(metadata) # 应用滤波器减少噪声影响 filtered_data = prd.filter lee(dataset.ReadAsArray(), window_size=7) ``` #### 结合ArcGIS Pro与Python开展深入研究 考虑到ArcGIS Pro内置了大量成熟的地理信息系统(GIS)功能,并且可以通过集成Python脚本来增强其灵活性和定制化能力[^3]。因此,在涉及复杂的SAR图像解译任务时,利用该软件平台可能是更好的选择之一。具体来说,可以借助ArcPy这个官方提供的Python模块来进行如下工作: - 自动执行一系列标准的操作步骤,比如辐射校正、几何精纠正等等; - 开发自定义工具箱以满足特定应用场景的需求; - 将处理后的成果导出为其他常用的地图服务格式供后续可视化展示之用。 #### 探索机器学习方法应用于SAR图像分类 随着近年来人工智能技术的发展,越来越多的研究者尝试采用深度神经网络模型对SAR图像实施自动化的语义分割或是变化检测等工作。这类课题不仅有助于提升传统算法的效果上限,而且也能够培养学生的编程能力和创新思维模式[^4]。 ```python import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential([ Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), Flatten(), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) ```
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