语法: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。 例子: >>np.max([-2,-1,0,1,2]) 2 THE END
np.max:接受一个参数,返回数组中的最大值; np.argmax:接受一个参数,返回数组中最大值对应的索引; np.maximum:接受两个参数,对应数学中的max操作。
你已经说明了np.maximum的不同之处 - 它返回两个数组之间逐元素的最大值数组。 至于np.amax和np.max:它们都调用同一个函数 - np.max只是np.amax的别名,并计算数组或沿着数组轴的所有元素的最大值。 In [1]: import numpy as np In [2]: np.amax Out[2]: <function numpy.core.fromnumeric.amax> ...
python np.max怎么用 python np.max的用法: 语法: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。 例子: >>np.max([-2,-1,0,1,2])2...
1. np.min( ):计算数组的最小值 2. np.max( ):计算数组的最大值 3. np.argmin( ):求最小值的下标。如果不指定axis参数,就返回平坦化后的数组下标。 4. np.argmax( ):求最大值的下标。如果不指定axis参数,就返回平坦化后的数组下标。当使用axis参数时,可以沿着指定的轴计算最大值的下标 ...
numpy中np.max和np.maximum,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逐位进行比较,选择最大值...
def np_max(x): ''' x 的传参数一定得是numpy :param x: :return: ''' import numpy as np n, m = x.shape max_values = np.zeros((1,1)) max_index = np.zeros((1,1)) max_columns = np.zeros((1,1)) if type(x) == type(np.random.random([1,1])): max_values = np.max...
maxindex = 0 i = 0 for tmp in a: if tmp > a[maxindex]: maxindex = i i += 1 print(maxindex) 二、参数理解 1.一维数组 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a)) 当没有指定axis的时候,默认是0.所以最后输出的是4(也就是表示第四维值最大...
>>>importnumpyasnp>>>help(np.max) 结果你会看到显示amax函数的说明文档,并在其举例中看到np.max函数的用法。这里就不贴图了。 使用id函数 上文已经说明了np.amax和np.max是同一个函数了,但是如果需要更多的证据,我们还可以使用python3中内置的id函数。如果2个函数是相同的,就会返回相同的id,详细信息请看nu...
python中min函数和max函数 importnumpy as np x=[1,2,3,4] min1=min(x) max1=max(x)print(min1)print(max1) y=np.array([5, 6, 7, 8]) min2=min(y) max2=max(y)print(min2)print(max2) 可以看出x是list,而y是array,也就是不管是list或者array数据类型,min和max都可以调用...