使用列表上的max（）/ min（）获取返回的最大或最小项目的索引

我正在使用列表中的Python max和min函数来执行minimax算法，并且需要由max()或返回的值的索引min()。换句话说，我需要知道哪个移动产生了最大（第一玩家回合）或最小（第二玩家）值。

for i in range(9):
    newBoard = currentBoard.newBoardWithMove([i / 3, i % 3], player)

    if newBoard:
        temp = minMax(newBoard, depth + 1, not isMinLevel)  
        values.append(temp)

if isMinLevel:
    return min(values)
else:
    return max(values)

我需要能够返回最小值或最大值的实际索引，而不仅仅是返回值。

如果isMinLevel：
    返回values.index（min（values））
其他：
    返回values.index（max（values））

假设您有一个list values = [3,6,1,5]，并且需要最小元素的索引，即index_min = 2在这种情况下。

避免itemgetter()使用其他答案中提出的解决方案，而改用

index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)

因为它不需要import operator使用enumerate，也总是比使用解决方案更快（下面的基准）itemgetter()。

如果您正在处理numpy数组或可以numpy作为依赖提供，请考虑同时使用

import numpy as np
index_min = np.argmin(values)

即使在以下情况下将其应用于纯Python列表，也将比第一个解决方案更快。

• 它大于几个元素（我的机器上大约2 ** 4个元素）
• 您可以提供从纯列表到numpy数组的内存副本

正如该基准所指出的：

我已经在我的机器上使用python 2.7运行了基准测试，用于上述两个解决方案（蓝色：纯python，第一个解决方案）（红色，numpy解决方案）以及基于的标准解决方案itemgetter()（黑色，参考解决方案）。与python 3.5相同的基准测试表明，这些方法与上述python 2.7情况完全相同

如果您枚举列表中的项目，则可以同时找到min / max索引和值，但是要对列表的原始值执行min / max。像这样：

import operator
min_index, min_value = min(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))
max_index, max_value = max(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1))

这样，列表将只遍历一次最小值（或最大值）。

如果要在数字列表中查找max的索引（这似乎是您的情况），那么建议您使用numpy：

import numpy as np
ind = np.argmax(mylist)

可能更简单的解决方案是将值的数组转换为值，索引对的数组，并取其最大值/最小值。这将给出具有最大值/最小值的最大/最小索引（即，通过首先比较第一个元素，然后比较第二个元素（如果第一个元素相同，则比较第二对元素））。注意，实际上不需要创建数组，因为最小/最大允许生成器作为输入。

values = [3,4,5]
(m,i) = max((v,i) for i,v in enumerate(values))
print (m,i) #(5, 2)

list=[1.1412, 4.3453, 5.8709, 0.1314]
list.index(min(list))

将给您第一个最小值的索引。

我认为最好的办法是将列表转换为a numpy array并使用以下功能：

a = np.array(list)
idx = np.argmax(a)

我对此也很感兴趣，并使用perfplot比较了一些建议的解决方案（我的一个宠物项目）。

原来那是numpy的argmin，

numpy.argmin(x)

即使足够大的列表（从输入list到a 的隐式转换），它也是最快的方法numpy.array。

生成绘图的代码：

import numpy
import operator
import perfplot


def min_enumerate(a):
    return min(enumerate(a), key=lambda x: x[1])[0]


def min_enumerate_itemgetter(a):
    min_index, min_value = min(enumerate(a), key=operator.itemgetter(1))
    return min_index


def getitem(a):
    return min(range(len(a)), key=a.__getitem__)


def np_argmin(a):
    return numpy.argmin(a)


perfplot.show(
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n).tolist(),
    kernels=[
        min_enumerate,
        min_enumerate_itemgetter,
        getitem,
        np_argmin,
        ],
    n_range=[2**k for k in range(15)],
    logx=True,
    logy=True,
    )

使用一个numpy数组和argmax（）函数

 a=np.array([1,2,3])
 b=np.argmax(a)
 print(b) #2

获得最大值后，请尝试以下操作：

max_val = max(list)
index_max = list.index(max_val)

比很多选择要简单得多。

我认为以上答案解决了您的问题，但我想我会分享一种方法，该方法可以为您提供最小值以及所有出现在其中的索引。

minval = min(mylist)
ind = [i for i, v in enumerate(mylist) if v == minval]

这两次通过了列表，但仍然非常快。但是，这比找到最小值的第一次遇到的索引要慢一些。因此，如果您仅需要一个最小值，请使用Matt Anderson的解决方案，如果您需要全部解决方案，请使用此解决方案。

使用numpy模块的函数numpy.where

import numpy as n
x = n.array((3,3,4,7,4,56,65,1))

对于最小值索引：

idx = n.where(x==x.min())[0]

对于最大值索引：

idx = n.where(x==x.max())[0]

实际上，此功能更强大。您可以构成各种布尔运算对于3到60之间的值的索引：

idx = n.where((x>3)&(x<60))[0]
idx
array([2, 3, 4, 5])
x[idx]
array([ 4,  7,  4, 56])

使用内置enumerate()和max()函数以及函数的可选key参数max()和简单的lambda表达式，就可以轻松实现：

theList = [1, 5, 10]
maxIndex, maxValue = max(enumerate(theList), key=lambda v: v[1])
# => (2, 10)

在文档中max()说，该key参数需要一个类似于函数中的list.sort()函数。另请参阅“ 排序方法”。

的工作原理相同min()。顺便说一句，它返回第一个最大值/最小值。

假设您有一个清单，例如：

a = [9,8,7]

以下两种方法是使用最小元素及其索引获取元组的非常紧凑的方法。两者都相似时间来处理。我更喜欢zip方法，但这就是我的口味。

拉链方式

element, index = min(list(zip(a, range(len(a)))))

min(list(zip(a, range(len(a)))))
(7, 2)

timeit min(list(zip(a, range(len(a)))))
1.36 µs ± 107 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

列举方法

index, element = min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])

min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
(2, 7)

timeit min(list(enumerate(a)), key=lambda x:x[1])
1.45 µs ± 78.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

只要您知道如何使用lambda和“ key”参数，一个简单的解决方案就是：

max_index = max( range( len(my_list) ), key = lambda index : my_list[ index ] )

就那么简单 ：

stuff = [2, 4, 8, 15, 11]

index = stuff.index(max(stuff))

为什么要先添加索引然后再颠倒索引呢？Enumerate（）函数只是zip（）函数用法的一种特殊情况。让我们以适当的方式使用它：

my_indexed_list = zip(my_list, range(len(my_list)))

min_value, min_index = min(my_indexed_list)
max_value, max_index = max(my_indexed_list)

只是已经说过的一小部分。 values.index(min(values))似乎返回的最小值的最小值。以下是最大的索引：

    values.reverse()
    (values.index(min(values)) + len(values) - 1) % len(values)
    values.reverse()

如果原地反转的副作用无关紧要，则可以省略最后一行。

遍历所有事件

    indices = []
    i = -1
    for _ in range(values.count(min(values))):
      i = values[i + 1:].index(min(values)) + i + 1
      indices.append(i)

为了简洁起见。将其缓存min(values), values.count(min)在循环外可能是一个更好的主意。

如果您不想导入其他模块，则可以使用一种简单的方法在列表中查找值最小的索引：

min_value = min(values)
indexes_with_min_value = [i for i in range(0,len(values)) if values[i] == min_value]

然后选择第一个：

choosen = indexes_with_min_value[0]

没有足够高的代表评论现有答案。

但对于https://stackoverflow.com/a/11825864/3920439回答

这适用于整数，但不适用于浮点数数组（至少在python 3.6中），它将引发 TypeError: list indices must be integers or slices, not float

https://docs.python.org/3/library/functions.html#max

如果有多个最大项，则该函数返回遇到的第一个项。这与其他排序稳定性保持工具（例如sorted(iterable, key=keyfunc, reverse=True)[0]

要获得的不仅仅是第一个，请使用sort方法。

import operator

x = [2, 5, 7, 4, 8, 2, 6, 1, 7, 1, 8, 3, 4, 9, 3, 6, 5, 0, 9, 0]

min = False
max = True

min_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = min )

max_val_index = sorted( list(zip(x, range(len(x)))), key = operator.itemgetter(0), reverse = max )


min_val_index[0]
>(0, 17)

max_val_index[0]
>(9, 13)

import ittertools

max_val = max_val_index[0][0]

maxes = [n for n in itertools.takewhile(lambda x: x[0] == max_val, max_val_index)]

那这个呢：

a=[1,55,2,36,35,34,98,0]
max_index=dict(zip(a,range(len(a))))[max(a)]

它从in中的项a作为键创建其字典，并将其索引作为值创建索引，从而dict(zip(a,range(len(a))))[max(a)]返回与键对应的值，即max(a)a中最大值的索引。我是python的初学者，所以我不知道该解决方案的计算复杂性。