Python讲堂--numpy np.max 与 np.maximum

原创于 2018-11-06 16:07:25 发布 · 1k 阅读

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本文详细解析了NumPy库中的np.max和np.maximum函数的使用方法及区别。np.max用于求序列的最大值，可通过axis参数指定方向；np.maximum则用于比较两个数组或数组与单一值，返回较大值。文章通过实例展示了如何应用这两个函数。

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    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（ 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

eg1:


>>> import numpy as np
>>> np.max([-2,1,0,1])
1
>>> 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；

eg2: 列向取最大 axis：默认为列向（ axis=0）

>>> np.max(([1,2,3],[4,5,6]),0)
array([4, 5, 6])
>>> np.max(([1,2,7],[4,5,6]),0)
array([4, 5, 7])