numpy中的max和maximum numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum()，他们的功能截然不同。简单⽽⾔即前者作⽤于ndarray对象，求的是它⾃⾝的最⼤。⽽后者是⼀个数学上的取max的效果，它是⼀个运算。 先说np.max()>>>A = np.array([[1,8,3,6,5],[9,2,7,4,5]])...
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?
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
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...
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) ...
np.maximum(X, Y, out=None): X和Y逐位进行比较,选择最大值. 最少接受两个参数 np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0) array([0, 0, 0, 1, 2]) -数组的维度变换 .reshape(shape) : 不改变当前数组,依shape生成 .resize(shape) : 改变当前数组,依shape生成 .swapaxes(ax1, ax2) : 将两...
5.maximum、fmax:元素级的最大值计算。 6.minimum、fmin:元素级的最小值计算。 7.mod:元素级的求模计算。 8.copysign:将第二个数组中的值的符号赋值给第一个数组中的值。 9.greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_equal、logical_and、logical_or、logical_xor:执行元素级的比较运算,最终产生...
#裁剪 #在arr1中小于2的元素,裁剪为2;大于16的元素裁剪为16 np.clip(arr1,2,16) x = np.array([1,5,2,9,3,6,8]) y = np.array([2,4,3,7,1,9,0]) np.maximum(x,y) # 返回两个数组中的⽐较⼤的值 arr2 = np.random.randint(0,10,size = (5,5)) ...
maximum、fmax 元素级的最大值计算 示例代码:import numpy as np arr1 = np.arange(1, 4) arr2 = np.arange(11, 14) print(arr1) print(arr2) print(np.maximum(arr1, arr2)) 输出结果:[1 2 3] [11 12 13] [11 12 13] minimum求两个数组的最小值 minimum、fmin 元素级的最小值计算 示例...
The maximum() function is used to find the maximum value between the corresponding elements of two arrays. The maximum() function is used to find the maximum value between the corresponding elements of two arrays. Example import numpy as np array1 = np.a