Prepare > Python > Numpy > Min and Max
2023. 9. 4. 19:48ㆍHackerRank-Python
Min and Max | HackerRank
Use the min and max tools of NumPy on the given 2-D array.
www.hackerrank.com
문제
Task
You are given a 2-D array with dimensions N X M.
Your task is to perform the min function over axis 1 and then find the max of that.
Input Format
The first line of input contains the space separated values of N and M.
The next N lines contains M space separated integers.
Output Format
Compute the min along axis 1 and then print the max of that result.
=> N X M 크기의 array줄건데, 열 방향에서 가장 작은 값들 중에서 가장 큰 값을 구하라
코드
import numpy as np
N, M = map(int, input().split())
arr = np.array(
[input().split() for _ in range(N)], int
)
row_min_arr = np.min(arr, axis=1)
print(np.max(row_min_arr))
노트
np.min()
import numpy
my_array = numpy.array([[2, 5],
[3, 7],
[1, 3],
[4, 0]])
print(numpy.min(my_array, axis = 0)) #Output : [1 0]
print(numpy.min(my_array, axis = 1)) #Output : [2 3 1 0]
print(numpy.min(my_array, axis = None)) #Output : 0
print(numpy.min(my_array)) #Output : 0
- axis=0: 행 방향(가로)에서 가장 작은 값 리턴. (2, 3, 1, 4 중에서 1) & (5, 7, 3, 0 중에서 0)
- axis=1: 열 방향(세로)에서 가장 작은 값 리턴. (2, 5 중에서 2) & (3, 7 중에서 3) & (1, 3 중에서 1) & (4, 0 중에서 0)
- Defualt는 None으로 array의 모든 요소 중 가장 작은 값 리턴. (2, 5, 3, 7, 1, 3, 4, 0 중에서 0)
np.max()
import numpy
my_array = numpy.array([[2, 5],
[3, 7],
[1, 3],
[4, 0]])
print(numpy.max(my_array, axis = 0)) #Output : [4 7]
print(numpy.max(my_array, axis = 1)) #Output : [5 7 3 4]
print(numpy.max(my_array, axis = None)) #Output : 7
print(numpy.max(my_array)) #Output : 7
- axis=0: 행 방향(가로)에서 가장 큰값 리턴. (2, 3, 1, 4 중에서 4) & (5, 7, 3, 0 중에서 7)
- axis=1: 열 방향(세로)에서 가장 큰 값 리턴. (2, 5 중에서 5) & (3, 7 중에서 7) & (1, 3 중에서 3) & (4, 0 중에서 4)
- Defualt는 None으로 array의 모든 요소 중 가장 큰 값 리턴 2, 5, 3, 7, 1, 3, 4, 0 중에서 7
두 번째 시도
import numpy as np
N, M = map(int, input().split())
print(
np.max(np.min(np.array([input().split() for _ in range(N)], int), axis=1))
)
- 리스트 컴프리헨션으로 최대한 한 줄에 써보기
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