您正在寻找的值必须是 x.max() 或x.min() 所以你可以做 max(x.min(), x.max(), key=abs) 这类似于 aestrivex 的解决方案,但可能更具可读性? Note this will return the minimum in the case where x.min() and x.max() have the same absolute value eg -5 and 5 .如果您有偏好,只需相应...
np.min(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>,initial=<no value>, where=<no value>) axis:用于操作的轴。 out:用于存储输出的数组。 arr = np.array([1,1,2,3,3,4,5,6,6,2])np.min(arr)---1 13、max 返回数组中的最大值。 np.max(a,...
import numpy as np a = np.array([(1, 2, 3), (2, 3, 4), (4, 5, 6)], dtype=np.int32) print(a.sum()) print(a.max()) print(a.min()) 矩阵的轴操作 import numpy as np a = np.array([(1, 2, 3), (2, 3, 4), (4, 5, 6)], dtype=np.int32) print(a.sum(axi...
numpy.argmax(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>) arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]]) np.argmax(arr) --- 1 argmin将返回数组中min元素的索引。 numpy.argmin(a, axis=None, out=None, *, keepdims=<no value>) np.argmin(min) --- 3 24、sort 对数组排序。 numpy...
fill_value:填充值。 np.full((2,4),fill_value=2)---array([[2,2,2,2],[2,2,2,2]])(2,4):ꜱʜᴀᴘᴇ 复制 11、Identity 创建具有指定维度的单位矩阵。 numpy.identity(n,dtype=None,*,like=None) 复制 np.identity(4)-
# min, max Minimum and maximum # argmin, argmax Indices of minimum and maximum elements, respectively # cumsum Cumulative sum(累加) of elements starting from 0 # numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) # axis=0,按照行累加。
matrix[max_value_index] = -1 print(matrix) 0.14166163 0.56071446]] 练习57: 将华氏温度的一维数组转换为摄氏度。 import numpy as np fahrenheit_temps = np.array([32, 68, 100, 212]) celsius_temps = (fahrenheit_temps - 32) * 5/9 print(celsius_temps) ...
Python 函数max()可以在一维数组上找到最大值,但是使用较慢的序列接口。最大 ufunc 的 reduce 方法要快得多。此外,max()方法对于大于一维的数组可能不会给出您期望的答案。最小值的 reduce 方法还允许您计算数组的总最小值。 警告 maximum(a, b)的行为与max(a, b)不同。作为一个 ufunc,maximum(a, b)对...
numpy.argmin, numpy.argmax, numpy.min,和 numpy.max 如果在数组中存在 NaT,则会返回 NaT。(gh-14717)np.can_cast(np.uint64, np.timedelta64, casting='safe') 现在为 False先前这是 True - 但是,这与 uint64 无法安全转换为 int64 且导致奇怪类型解析是矛盾的。
AssertionError: Arrays are not equal Mismatched elements: 1 / 3 (33.3%) Max absolute difference: 4.4408921e-16 Max relative difference: 1.41357986e-16 x: array([1\. , 3.141593, nan]) y: array([1\. , 3.141593, nan]) 对于这些情况,请使用 assert_allclose 或nulp(浮点数值的数量)函数...