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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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)
np.maximum：(X, Y, out=None)
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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