NumPy有三个看起来可以用于相同事情的不同函数 --- 除了numpy.maximum只能针对每个元素使用,而numpy.max和numpy.amax可以用于特定轴或所有元素。为什么不止有numpy.max?这是否涉及到性能上的微妙差别? (类似地,对于min vs. amin vs. minimum) - DilithiumMatrix4个回答254 np.max 是np.amax
>>> 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( ...
ex: >> 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....
week_high = np.max( np.take(h, a) )#某周最高价week_low = np.min( np.take(l, a) )#某周最低价friday_close = c[a[-1]]#某周的收盘价return("招商银行", monday_open, week_high, week_low, friday_close)#返回某周开盘、最高、低价、收盘价weeksummary= np.apply_along_axis(summariz...
{代码...} 输出得到如下结果:总结: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...
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) ...
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...
1)先了解numpy中的exp 和 linspace 函数 x = np.arange(5)y = np.arange(10)print ("Exp", np.exp(x)) # exp 函数可以计算出每个数组元素的指数print ("Exp", np.exp(y)) 运行结果: ExpX [ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]ExpY [1.00000000e+00 2.71828183e+00 7.38905610e+00 2....
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: ...
3.从已有矩阵创建新的矩阵 np.bmat() A = np.eye(2) A array([[1., 0.], [0., 1.]]) B = A*2 B array([[2., 0.], [0., 2.]]) C = np.bmat('A B;A B;B A') C matrix([[1., 0., 2., 0.], [0., 1., 0., 2.], ...