>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 1. 2. 3. .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 ex: >> np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0) array([0, 0, 0, 1, 2]) 1. 2. 3.
>>> np.mean(b) #单精度浮点数使用单精度浮点数进行计算 1.1109205 >>> np.mean(b, dtype=np.double) #用双稍度浮点数计算平均值 1.1000000238418579 3. np.std( ):标准差4. np.var( ):方差 2、最值和排序 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( ...
1. 通过np.max和np.where 通过np.max()找矩阵的最大值,再通过np.where获得最大值的位置,测试如下: a = np.random.randint(10, 100, size=9)a = a.reshape((3,3))print(a)r, c = np.where(a == np.max(a))print(r,c) 代码分析: 首先,我们导入了NumPy库并为其分配了别名np。这个库为我们...
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。
# 定义一个函数,该函数将为每一周的数据返回一个元组,包含这一周的开盘价、最高价、最低价和收盘价,类似于每天的盘后数据 defsummarize(a, o, h, l, c): monday_open = o[a[0]]#周一开盘价 week_high = np.max( np.take(h, a) )#某周最高价week_low = np.min( np.take(l, a) )#某...
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) 2.二维数组 ...
np.where(判断条件,为真时的处理,为假时的处理) x = np.where(x%2==1, x+1, x) 3. 三目运算符更为奇特的用法 // C/C++ int max, min; n > m ? (max = n, min = m):(max = m, min = n); // 此时的三目运算符不在等号右侧,用于赋值,而是做一些操作...
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...
>>>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...
最后,根据最大回撤的起始点和终止点,计算最大回撤的大小即可。 小白根据以上思路,迅速改下写最大回撤的函数。 importnumpyasnpdefmaxdrawdown(arr):i=np.argmax((np.maximum.accumulate(arr)-arr)/np.maximum.accumulate(arr))# end of the periodj=np.argmax(arr[:i])# start of periodreturn(1-arr[...