np.maximum vs np.minimum

最新推荐文章于 2024-10-06 19:50:53 发布
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分类专栏： python numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014080555/article/details/93859079
本文深入探讨了NumPy库中maximum和minimum函数的使用方法，通过实例展示了这两个函数如何应用于数组元素间的比较，揭示了它们在广播机制下的工作原理。了解这些函数对于高效进行数值计算至关重要。

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一直按照字面意思理解，以为maxmum取最大值
examples,原来是有广播机制的．
np.maximum()取对应位置上的大值，np.minimum 取对应位置上的较小值．

import numpy as np
>>> np.maximum([1,2,3,4,5],2)
array([2, 2, 3, 4, 5])

>>> np.minimum([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([1, 3, 2])

>>> np.maximum(np.eye(3),0.5)
array([[1. , 0.5, 0.5],
       [0.5, 1. , 0.5],
       [0.5, 0.5, 1. ]])

NumPy中np.clip函数超详细解析：从入门到实战避坑指南
xuemenghan的博客
04-10 848
错误操作np.clip(arr, 2, 3) # 以为arr会变成[2,2,3,3]print(arr) # 实际还是[1,2,3,4]（原数组未改变）正确做法：必须用变量接收返回值，或使用outnp.clip(arr, 2, 3, out=arr) # 原地修改，arr变为[2,2,3,3]核心功能| 将数组元素限制在[min, max]区间，越界元素取边界值 |常用场景| 数据清洗、梯度裁剪、图像像素修复 |必记参数a（输入数组）、a_min（最小值）、a_max（最大值） |
NumPy库学习之np.pad函数
qq_46396470的博客
07-30 2415
np.pad是 NumPy 库中的一个函数，用于对数组进行填充（padding）。这个函数可以非常方便地在数组的周围或内部添加值，以扩展数组的形状。填充可以是常数、线性增长/缩减、最近点重复或镜像映射。
Numpy中np.max的用法及np.maximum区别
01-19
Numpy中np.max(即np.amax)的用法 >>> import numpy as np >>> help(np.max) 当遇到一个不认识的函数，我们就需要查看一下帮助文档 np.max与np.amax是同名函数 amax(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=, where=) Return the maximum of an array or maximum along an axis.寻找矩阵最大和最小的元素 axis=0 代表行 , axis=1 代表列 若要返回
np.max 与 np.maximum 和 np.minimum
zou_albert的博客
03-20 1754
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 一直按照字面意思理解，以为maxm...
【Numpy】一文向您详细介绍 np.minimum()
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-06 1603
🌟【Numpy揭秘】一文详解np.minimum()✨ 📉Numpy库中的np.minimum()，让你轻松找出数组中的较小值！🔬基础用法一目了然，广播机制让你玩转不同形状数组。🎨实际应用中，图像处理、数据分析都不在话下。💡np.maximum()与np.clip()也一并介绍，让你的数据处理如虎添翼！🔮更多高级用法等你来探索。一文在手，数据处理无忧！#Numpy #npminimum #数据处理 #Python编程
np.minimum()用法、广播机制
tranquilllll的博客
03-11 5741
今天在看到计算IOU函数代码中的np.minimum时，不是很了解，寻找了资料 def wh_iou(wh1, wh2): # Returns the nxm IoU matrix. wh1 is nx2, wh2 is mx2 wh1 = wh1[:, None] # [N,1,2] wh2 = wh2[None] # [1,M,2] inter = np.minimum(wh1, wh2).prod(2) # [N,M] return inter / (
numpy.maximum()函数和numpy.minimum()函数的使用
敲代码的小风
12-15 1万+
参考链接: numpy.maximum 参考链接: numpy.minimum 这两个函数的功能大体分别是在两个多维数组中逐元素求最大值和最小值 实验1: 实验2:
np.maximum(
03-16
return np.log(np.exp(-np.minimum(0, x)) + np.exp(np.maximum(0, x))) test_input = np.array([-1., 0., 1.]) output = softplus(test_input) print(output) # 结果应近似于 [0.31326166 0.69314718 1.3132616...
np.clip(x_right - x_left, 0, None) 和 np.maximum((x2-x1),0)的区别
最新发布
06-24
### `np.clip` vs `np.maximum` 对比 两者均用于数值约束，但行为本质不同： | **特性** | **`np.clip(a, min, max)`** | **`np.maximum(x1, x2)`** | |----------------|---------------------------------------...
import numpy as np def iou(box1,box2): x1=np.max(box1[:,0],box2[:,0]) y1=np.max(box1[:,1],box2[:,1]) x2=np.min(box1[:, 2], box2[:, 2]) y2=np.min(box1[:, 3], box2[:, 3]) iner_area=(x2-x1)*(y2-y1) area1=np.maximum(box1[:,2]-box1[:,0]),0*np.maximum(box1[:,3]-box1[:,1],0) area2 = np.maximum(box2[:, 2] - box2[:, 0],0) * np.maximum(box2[:, 3] - box2[:, 1],0) iou_maxtri=iner_area/(area1+area2-iner_area) return iou_maxtri if __name__ == '__main__': box1 = np.asarray([[0, 0, 5, 5], [10, 10, 20, 20]]) box2 = np.asarray([[1, 1, 2, 2], [15, 15, 25, 25]]) iou_maxtri=iou(box1,box2) print(iou_maxtri) 修改上面代码中的错误
06-24
b[:,1])#(N,K)inter_x2=np.minimum(boxes_a[:,2].reshape(-1,1),boxes_b[:,2])#(N,K)inter_y2=np.minimum(boxes_a[:,3].reshape(-1,1),boxes_b[:,3])#(N,K)#计算交集的宽高，并处理无交集的情况inter_w=np.maximum(0...
np.minimum()与tf.minimum()的用法
weixin_30952535的博客
09-19 2608
总结：二者用法一致。a=np.array([[[[10,8,3,9],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]] )print('a=',a)print('a.shape=',a.shape)c=np.minimum(a[...,:2], a[...,2:]) # 说明在对应位置找最小值print('c=',...
np.maximum()函数详解——将数组中小于某值的数用0代替
Smile@小女子的博客
11-08 1万+
目标：把数组中小于某个值的数都设为0。 np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求a中的最大值 np.maximum：(a, b, out=自定义) a 与 b 逐位比较取其大者； import numpy as np data1 = [] #省略 data = np.maximum(data1，0.) #省略 ...
numpy.minimum
weixin_36670529的博客
08-19 1467
numpy.minimum numpy.minimum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'minimum'> Element-wise minimum of array e...
numpy中的broadcast，以maximum和加法为例
qq_32689925的博客
03-31 296
用numpy对array进行maximum或加法操作，当两个参数的维度不同时，首先以加法为例。 >>>a = np.arange(5).reshape(-1,1) >>>a # a shape is (3,1) array([[0], ...
【Python】np.maximum()和np.minimum()函数详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
12-08 8961
本文通过函数原理和运行示例，对np.maximum()和np.minimum()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。更多Numpy函数详解和示例，可参考........。
【Numpy】numpy.maximum，取绝对值
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mjiansun的专栏
12-13 1万+
numpy.minimum numpy.minimum(x1,x2,/,out=None,*,where=True,casting='same_kind',order='K',dtype=None,subok=True[,signature,extobj])= <ufunc 'minimum'> 其实这个函数就是x1和x2对应位置元素进行比较，选取大的那个...
numpy函数学习
studyeboy的专栏
01-11 628
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy可以很自然的使用数组合矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。 numpy.roll函数方法 沿给定轴滚动数组元素。超出最后位置的元素将在第一个位置重新引入。 numpy.roll(a, shift, axis=None) 参数： a： array_like 输入数组 shift：int或int类型的tuple 元素移位的位置数。如果是一个元组，那么轴必须
python os.path模块
weixin_33991418的博客
03-25 1352
os.path.abspath(path) #返回绝对路径 os.path.basename(path) #返回文件名 os.path.commonprefix(list) #返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径。 os.path.dirname(path) #返回文件路径 os.path.exists(path)  #路径存在则返回True,路径损坏返回False...
maximum和minimum的学习
qq_45338279的博客
10-06 873
maximum和minimum的的用法完全一样，区别在于一个返回最大值一个返回最小值，具体用法以maximum为例说明。
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