再说np.maximum() 1 2 3 4 5 6 >>>np.maximum(A,5) array([[5,8,5,6,5], [9,5,7,5,5]]) >>>np.maximum(A,10) array([[10,10,10,10,10], [10,10,10,10,10]]) 前面已经说了np.maximum()是一个运算,看了上面的例子是不是一下就懂了?
1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位...
np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) # 接收一个参数a #取a在 axis方向上的最大值 np.maximum(x, y) # 接收两个参数x,y # x,y逐位比较取最大值
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,...
all,any,apply_along_axis,argmax,argmin,argsort,average,bincount,ceil,clip,conj,corrcoef,cov,cross,cumprod,cumsum,diff,dot,floor,inner,invert,lexsort,max,maximum,mean,median,min,minimum,nonzero,outer,prod,re,round,sort,std,sum,trace,transpose,var,vdot,vectorize,where 索引、切片和迭代 一维数组可...
>>> np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) # sys module should be imported 基本运算 数组上的算术运算符以逐元素方式应用。将创建一个新数组并填充结果。 >>> a = np.array([20, 30, 40, 50]) >>> b = np.arange(4) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = a - b >>> c...
Z = np.random.random((5,5))Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min()Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin)print(Z)21、创建一个自定义的dtype，将颜色描述为4个unisgned字节(RGBA)color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1),("g", np.ubyte, 1),("b", np.ubyte, 1),("a", np.ubyte, 1)])22...
(提示: min, max) Z = np.random.random((10,10)) Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max() print(Zmin, Zmax) 14. 创建一个长度为30的随机向量并找到它的平均值 (★☆☆) (提示: mean) Z = np.random.random(30) m = Z.mean() print(m) ...
// Minimum,Maximum, Sorting auto value1 = nc::min(a); auto value2 = nc::max(a); auto value3 = nc::argmin(a); auto value4 = nc::argmax(a); auto a41 = nc::sort(a, nc::Axis::ROW); auto a42 = nc::argsort(a, nc::Axis::COL); ...
13. Create a 10x10 array with random values and find the minimum and maximum values 创建一个10*10的随机值数组,并找到最大最小值 Z = np.random.random((10,10)) Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max() print(Zmin, Zmax) 14. Create a random vector of size 30 and find the mean value ...