problème de max

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problème de max

bonjour,

Alors voila depuis hier je me met à numpy j'aimerais obtenir la ligne pour laquelle le dernier élément est de celle -ci est maximal (comparé aux derniers éléments des autres lignes), dit comme ça c'est flou mais avec un bout de code se sera plus clair:
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a = numpy.array([ [ 100, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1600, 0], [ 0, 100, 2, 3, 4, 5, 6, 800, 8, 9], [ 0, 2, 100, 6, 8, 10, 400, 14, 16, 18], [ 0, 3, 6, 100, 12, 200, 18, 21, 24, 27], [ 0, 4, 8, 12, 100, 20, 24, 28, 32, 36] ]) # cherche le plus grand parmis [0, 9, 18, 27, 36] et retourne l'array pour lequel la valeur est la plus grande array([ 0, 4, 8, 1000, 16, 20, 24, 28, 32, 36])
Après plusieurs heures à regarder la doc, stackoverflow,et faire "mumuse" entre les max les reshapes et les [:,-1] je m'avoue vaincu 🙁

edit : j'ai trouvé en résonnant de façon plus "pythonnique" a[numpy.argmax([i[-1] for i in a])], mais ça ne m'étonnerais pas qu'il y est un moyen déjà tout fait dans numpy.

Salut,

Pas besoin de numpy.

Code:

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>>> a = [
...     [ 100,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1600,  0],
...     [ 0,  4,  8, 12, 100, 20, 24, 28, 32, 36],
...     [ 0,  2,  100,  6,  8, 10, 400, 14, 16, 18],
...     [ 0,  100,  2,  3,  4,  5,  6,  800,  8,  9],
...     [ 0,  3,  6,  100, 12, 200, 18, 21, 24, 27]
... ]
>>> b = sorted(a, key=lambda x: x[-1])[-1]
>>> b
[0, 4, 8, 12, 100, 20, 24, 28, 32, 36]
>>>

tu remarqueras que j'ai mélangé tes listes.

Si a est un array, on écrit surtout pas cela

Code:

[i[-1] for i in a]

mais directement

Code:

a[:,-1] ### On prend sur toutes les lignes (:), l'élément de dernière colonne

ce qui donne

Code:

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import numpy
 
a = numpy.array([
	[ 100,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  1600,  0],
	[ 0,  100,  2,  3,  4,  5,  6,  800,  8,  9],
	[ 0,  2,  100,  6,  8, 10, 400, 14, 16, 18],
	[ 0,  3,  6,  100, 12, 200, 18, 21, 24, 27],
	[ 0,  4,  8, 12, 100, 20, 24, 28, 32, 36]
])
 
 
line_of_interest=numpy.argmax(a[:,-1])
 
print(a[line_of_interest])

28/02/2019, 16h19
flapili

Merci à vous 2, je viens de me rendre compte que l'utilisation d'array n'est pas le plus adapté dans mon cas, j'imagine que c'est le piège dans quand on découvre numpy que de vouloir l'utiliser de partout.