本文将从多个方面对Python求极值进行详细的阐述，包括numpy库、scipy库、pandas库以及Python内置函数等相关的知识点。
一、numpy库中的极值求解
numpy库是Python中用于科学计算的最基础库之一，其提供了丰富的数学函数。在numpy库中，可以使用amax函数和amin函数分别求出数组的最大值和最小值。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print('最大值为:', np.amax(a))
print('最小值为:', np.amin(a))要想求出二维数组的最大值和最小值，可以使用axis参数指定维度。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print('沿第0维的最大值为:', np.amax(a, axis=0))
print('沿第1维的最大值为:', np.amax(a, axis=1))另外，如果想要得到最大值或最小值的索引，可以使用argmax函数和argmin函数。
import numpy as np
a = np.array([1, 3, 2, 4, 5])
print('最大值的索引为:', np.argmax(a))
print('最小值的索引为:', np.argmin(a))二、scipy库中的极值求解
scipy库是建立在numpy库的基础上的一个Python库，专门用来解决科学计算中高级的数学、科学和工程问题。其中scipy.stats子库提供了丰富的统计函数，包括求极值。
scipy.stats子库中提供了类似于numpy.amax和numpy.amin的函数，即scipy.stats.max和scipy.stats.min。不过，它们不仅可以针对数组求极值，还可以求概率分布函数的极值。
import scipy.stats as ss
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print('最大值为:', ss.max(a))
print('最小值为:', ss.min(a))另外，scipy.stats子库还提供了许多其他有用的函数，例如mstats.mode函数，可以求多维数组中的众数。
import numpy as np
import scipy.stats as ss
a = [[0, 1, 3], [2, 1, 0], [2, 0, 1]]
print('数组中的众数为:', ss.mstats.mode(a))三、pandas库中的极值求解
pandas库是Python中专门用于数据处理的库，它在numpy库的基础上，又增加了Series和DataFrame两种数据类型。在pandas库中，可以使用Series和DataFrame对象的max和min方法求出最大值和最小值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print('DataFrame对象中的最大值为:', df.max())
print('DataFrame对象中的最小值为:', df.min())如果想要求每列的最大值或最小值，可以使用axis参数指定。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print('每列的最大值为:', df.max(axis=0))
print('每列的最小值为:', df.min(axis=0))四、Python内置函数中的极值求解
除了使用numpy库、scipy库和pandas库之外，在Python内置函数中也可以直接求解数组的最大值和最小值。
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print('最大值为:', max(a))
print('最小值为:', min(a))另外，如果想要求解多维数组的最大值和最小值，则需要使用嵌套的max和min函数。
a = [[1, 2], [3, 4]]
print('二维数组的最大值为:', max(map(max, a)))
print('二维数组的最小值为:', min(map(min, a)))总结
本文从numpy库、scipy库、pandas库和Python内置函数4个方面对Python求极值进行了详细的阐述，覆盖了常见情况下的所有求解方法。