Numpy中np.max的用法及np.maximum区别
更新时间：2020年11月27日 11:59:35 作者：我怎么又饿了呀
这篇文章主要介绍了Numpy中np.max的用法及np.maximum区别，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
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
若要返回每一列元素的最大值，需要在 axis=1 方向进行比较，则指定 axis=1
若要返回每一行的最大值，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) #找一个每行最大的 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；
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