Numpy中np.max的用法及np.maximum区别

时间:2021-05-23

Numpy中np.max(即np.amax)的用法

>>> import numpy as np>>> help(np.max)

当遇到一个不认识的函数,我们就需要查看一下帮助文档

np.max与np.amax是同名函数

amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

Return the maximum of an array or maximum along an axis.寻找矩阵最大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的最大值,需要在 axis=1 方向进行比较,则指定 axis=1
若要返回每一行的最大值,在 axis=0 方向进行比较,则指定 axis=0

eg:一个简单的例子

import numpy as np np.random.seed(10)a = np.random.randint(1, 10, [5, 3])print(a)b = np.amax(a, axis=1) #找一个每行最大的print(b)

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)

  • 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,其实是用到了维度的 broadcast 机制;

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