一、内置函数的应用

在Python中，求取最大值最常见的方法就是使用内置函数max()，它能够接收多个参数并返回其中的最大值。例如下面代码中，打印出列表中的最大值：

nums = [3, 5, 1, 9, 2]
print(max(nums))

为了让max函数更好地应用，我们还可以为其指定关键字参数key，用于自定义比较规则。例如，我们可以通过以下代码求数组中绝对值最大的元素：

nums = [-3, 5, -1, 9, -2]
print(max(nums, key=abs))

除此之外，我们还可以通过一些“技巧”来应用max函数。比如，使用数字的ASCII码来比较大小：

words = ['apple', 'banana', 'cat']
print(max(words, key=lambda x: (ord(x[0]), ord(x[1]), ord(x[2]))))

二、自定义函数的实现

除了使用内置函数，我们还可以自己编写函数来求取最大值。以列表为例，我们可以通过以下代码实现：

def custom_max(nums):
    res = nums[0]
    for num in nums:
        if num > res:
            res = num
    return res
print(custom_max([3, 5, 1, 9, 2]))

同样地，我们可以使用关键字参数key来自定义比较规则：

def custom_max(nums, key):
    res = nums[0]
    for num in nums:
        if key(num) > key(res):
            res = num
    return res
print(custom_max([-3, 5, -1, 9, -2], key=abs))

三、numpy库的运用

当我们需要对数组或矩阵进行操作时，numpy库便是一个非常有用的工具。而其中的amax函数则能够帮助我们快速取得最大值。例如：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(np.amax(arr))

同时，amax函数还能够接收axis参数，用于在某一维度上取最大值。例如，以下代码会在列维度上取最大值：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(np.amax(arr, axis=0))

四、pandas库的运用

如果我们在处理数据时需要更高级的功能，pandas库便能够解决不少问题。其中的nlargest函数便可帮助我们获取最大值对应的行或列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 4, 7], 'b': [2, 5, 8], 'c': [3, 6, 9]})
print(df.nlargest(1, 'a'))    # 返回a列中最大值所对应的整行

五、性能分析

当我们需要处理大量数据时，算法的效率变得至关重要。因此，我们有必要对不同方法的性能进行分析。以列表为例，我们可以使用以下代码对比内置函数和自定义函数的效率：

import time
def custom_max(nums):
    res = nums[0]
    for num in nums:
        if num > res:
            res = num
    return res
nums = list(range(1, 1000000))
start = time.time()
max(nums)
end = time.time()
print('内置函数耗时：', end-start)
start = time.time()
custom_max(nums)
end = time.time()
print('自定义函数耗时：', end-start)

以上代码中，我们生成一个包含1000000个元素的列表，并分别使用内置函数和自定义函数求取其最大值，最后比较两者耗时。实际测试结果显示，内置函数的性能更加优秀。