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1. 参数
首先比较二者的参数部分:
- np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
- 求序列的最值
- 最少接收一个参数
- axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值;
- np.maximum:(X, Y, out=None)
- X 与 Y 逐位比较取其大者;
- 最少接收两个参数
2. 使用上
>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])2>> np.maximum([-2, -1, 0, 1, 2], 0)array([0, 0, 0, 1, 2]) # 当然 np.maximum 接受的两个参数,也可以大小一致 # 或者更为准确地说,第二个参数只是一个单独的值时,其实是用到了维度的 broadcast 机制;
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本文对比分析了NumPy库中的np.max和np.maximum函数,详细解释了它们的参数差异及使用场景,通过实例展示了如何正确应用这两个函数进行数值计算。
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