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np.max与np.maximum在Numpy中有什么不同?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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>>> 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.寻找矩阵较大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的较大值,需要在 axis=1 方向进行比较,则指定 axis=1
若要返回每一行的较大值,在 axis=0 方向进行比较,则指定 axis=0
eg:一个简单的例子
import numpy as np np.random.seed(10) a = np.random.randint(1, 10, [5, 3]) print(a) b = np.amax(a, axis=1) #找一个每行较大的 print(b)
numpy中的np.max 与 np.maximum区别详解
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;
关于np.max与np.maximum在Numpy中有什么不同问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
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