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NumPy amax–一个轴上数组的最大值
原文:# t0]https://www . aspython . com/python-modules/num py/numpy-amax
你好，欢迎来到这个关于 Numpy amax 的教程。在本教程中，我们将学习 NumPy amax() 方法，也将看到许多关于这个方法的例子。让我们开始吧！
什么是 NumPy amax？
NumPy 中的amax()方法是一个返回数组元素最大值的函数。它可以是所有数组元素的最大值、沿行数组元素的最大值或沿列数组元素的最大值。
在 Python 中，NaN 的意思不是数字。如果在输入数据中，任何一个元素是 NaN，那么最大值也将是 NaN。
我们将在本教程的下一节看到每个例子。
NumPy amax 的语法
numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
| 参数 | 描述 | 必需/可选 | | (类似数组) | 输入数据。 | 需要 | | 轴 | 沿其计算数组最大值的轴。可以是 axis=0 或 axis=1 或 axis=None，这意味着要返回整个数组的最大值。 如果轴是整数元组，则在元组中指定的所有轴上计算最大值，而不是像以前一样在单个轴或所有轴上计算。 | 可选择的 | | 在外 | 放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状。 | 可选择的 | | keepdims (bool) | 如果设置为真，减少的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将根据输入数组正确传播。 | 可选择的 | | 最初的 | 输出元素的最小值。 | 可选择的 | | 在哪里 | 要比较以找出最大值的元素。 | 可选择的 |
退货:
a 的最大值。如果 a 是标量，那么结果也是标量，否则就是数组。
Numpy Amax 函数使用示例
让我们进入使用 numpy.amax() 函数的不同例子。
一维数组的最大值
import numpy as np
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
Maximum value = 84
二维数组的最大值
import numpy as np
arr = [[10, 36], [4, 16]]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [[10, 36], [4, 16]]
Maximum value = 36
由于这是一个二维数组，它首先像这样按行展平:[10，36，4，16]，然后计算最大值。
沿轴最大值=0
import numpy as np
arr = [[10, 36], [4, 16]]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr, axis=0)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [[10, 36], [4, 16]]
Maximum value = [10 36]
这里，最大值沿列计算如下:
ans[0] = max(arr[0][0], arr[1][0]) = max(10, 4) = 10
ans[1] = max(arr[0][1], arr[1][1]) = max(36, 16) = 36
沿轴最大值=1
import numpy as np
arr = [[10, 36], [4, 16]]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr, axis=1)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [[10, 36], [4, 16]]
Maximum value = [36 16]
在这种情况下，最大值沿行计算如下:
ans[0] = max(arr[0][0], arr[0][1]) = max(10, 36) = 36
ans[1] = max(arr[1][0], arr[1][1]) = max(4, 16) = 16
包含 NaN 的数组的最大值
import numpy as np
arr = [3, 6, np.nan, 22, np.nan, 10, 84]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [3, 6, nan, 22, nan, 10, 84]
Maximum value = nan
如本教程前面所述，如果一个数组包含 NaN，那么它的最大值也是 NaN，如上面的例子所示。
给定初始值的数组的最大值
import numpy as np
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr, initial=100)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
Maximum value = 100
这里，我们提到了一个初始值为 100 的*。将该值与数组中的所有元素进行比较，以找到最大值。 在这里，因为 100 是所有值中最高的值，所以它被返回。*
仅使用选定元素的数组的最大值
为了找到数组中某些选择值的最大值，我们可以将 where 参数传递给 numpy.amax() 函数。
import numpy as np
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
# using amax method to compute the maximum
ans = np.amax(arr, where=[False, False, True, True, False], initial=-1)
print("arr =", arr)
print("Maximum value =", ans)
输出:
arr = [3, 6, 22, 10, 84]
Maximum value = 22
这里在里列表只有指标 2 和 3 是真，其余都是假。这意味着 amax()方法必须只找到 arr 中索引 2 和 3 处元素的最大值，并忽略其余元素。 因此，返回的答案是 max(22，10) = 10。
结论
仅此而已！在本教程中，我们学习了 Numpy amax 方法，并使用相同的方法练习了不同类型的示例。 如果你想了解更多关于 NumPy 的信息，请随意浏览我们的 NumPy 教程。