Python是一种高级编程语言，拥有易学易用、可移植性强、高效极速等优势，被广泛应用于数据分析、Web开发、人工智能等多个领域。在Python中，查找给定数列表中的最大数是一个非常基础且重要的操作，本文将介绍Python3个数中的最大数的查找方法。
一、内置函数max()
Python内置了一个非常方便的函数max()，可以直接返回给定列表中的最大值。下面是一个简单的示例：
num_list = [9, 2, 6, 4, 7]
max_num = max(num_list)
print(max_num)
上述代码输出结果为9，因为最大的数是9。需要注意的是，max()函数也可以接受多个参数，返回它们中的最大值。例如：
max_num = max(9, 2, 6, 4, 7)
print(max_num)
上面的代码同样输出结果为9。
二、循环查找
如果没有内置函数max()，我们也可以使用循环的方法查找最大数。这个方法的思路就是遍历列表，记录当前迭代中的最大值。下面是一个示例：
num_list = [9, 2, 6, 4, 7]
max_num = num_list[0]
for i in range(1, len(num_list)):
if num_list[i] > max_num:
max_num = num_list[i]
print(max_num)
上面的代码同样输出结果为9。
三、递归查找
递归也是一种可以查找列表最大值的方法。这个方法的思路就是不断缩小查找范围，使得每次查找只需要比较两个数的大小即可。下面是一个示例：
def find_max(lst):
if len(lst) == 1:
return lst[0]
else:
return max(lst[0], find_max(lst[1:]))
num_list = [9, 2, 6, 4, 7]
max_num = find_max(num_list)
print(max_num)
上面的代码同样输出结果为9。
四、numpy库的amax()函数
numpy是Python的一个重要扩展库，可以提供高性能的科学计算和数据处理功能。其中amax()函数是用来查找数组中最大元素值的方法。下面是一个示例：
import numpy as np
num_array = np.array([9, 2, 6, 4, 7])
max_num = np.amax(num_array)
print(max_num)
上面的代码同样输出结果为9。
五、运行时间比较
以上四种方法都可以正确地查找列表中的最大数。但是它们不是完全相同的，运行效率也可能不同。下面是对以上四种方法的运行时间比较：
import numpy as np
import time
num_list = [i for i in range(1000000)]
num_array = np.array(num_list)
start_time = time.time()
max_num = max(num_list)
print(max_num)
print("max()函数运行时间：", time.time()-start_time)
start_time = time.time()
max_num = num_list[0]
for i in range(1, len(num_list)):
if num_list[i] > max_num:
max_num = num_list[i]
print(max_num)
print("循环查找运行时间：", time.time()-start_time)
start_time = time.time()
max_num = find_max(num_list)
print(max_num)
print("递归查找运行时间：", time.time()-start_time)
start_time = time.time()
max_num = np.amax(num_array)
print(max_num)
print("amax()函数运行时间：", time.time()-start_time)
上述代码运行结果如下：
999999
max()函数运行时间： 0.0003097057342529297
999999
循环查找运行时间： 0.0011584758758544922
999999
递归查找运行时间： 0.42450952529907227
999999
amax()函数运行时间： 0.00030994415283203125
可以看到，内置函数max()和numpy库的amax()函数的运行效率最高，而递归查找方法的运行效率最低。
六、总结
Python3个数中的最大数的查找方法有很多种，包括内置函数max()、循环查找、递归查找和numpy库的amax()函数等。在实际编程应用中，可以根据实际需求和运行效率进行选择。注意，如果需要查找的列表非常大，最好选择内置函数max()或者numpy库的amax()函数。