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# NumPy fmax–数组元素的最大元素数
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> 原文:# t0]https://www . aspython . com/python-modules/num py/numpy-fmx
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你好，欢迎来到这个关于 **Numpy fmax** 的教程。在本教程中，我们将学习 **NumPy fmax()** 方法，也将看到许多关于这个方法的例子。让我们开始吧！
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***亦读:[【NumPy ones _ like——完全指南](https://www.askpython.com/python-modules/numpy/numpy-ones_like)***
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## 什么是 NumPy fmax？
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`fmax()`是 [NumPy](https://www.askpython.com/python-modules/numpy) 中的一个函数，它比较两个数组并返回一个包含这两个数组的元素最大值的数组。
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## NumPy fmax 的语法
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让我们来看看`fmax()`函数的语法。
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```py
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numpy.fmax(x1, x2, out=None)
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```
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| **参数** | **描述** | **必需/可选** |
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| x1 | 输入数组 1。 | 需要 |
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| x2 | 输入数组 2。 | 需要 |
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| 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 |
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**返回:**
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包含 *x1* 和 *x2* 的元素最大值的新数组。
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* 如果 *x1* 和 *x2* 都是标量，那么输出也是标量。
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* 如果 *x1* 或 *x2* 中的任何一个包含 NaN 值，则该逐元素比较的输出是非 NaN 值。
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* 如果比较中的两个元素都是 NaN，则返回第一个 NaN。
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## 使用 NumPy fmax 的示例
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现在让我们看几个例子来更好地理解`fmax()`函数。
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### 当两个输入都是标量时使用 NumPy fmax
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```py
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import numpy as np
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a = 15
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b = 8
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# using fmax function to calculate the element-wise maximum
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ans = np.fmax(a, b)
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print("a =", a, "\nb =", b)
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print("Result =", ans)
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```
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**输出:**
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```py
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a = 15
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b = 8
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Result = 15
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```
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既然 15>8，那么答案就是 15。
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### 一维数组的元素最大值
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```py
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import numpy as np
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a = [2, 36, 1, 5, 10]
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b = [6, 3 ,48, 2, 18]
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# using fmax function to calculate the element-wise maximum
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ans = np.fmax(a, b)
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print("a =", a, "\nb =", b)
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print("Result =", ans)
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```
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**输出:**
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```py
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a = [2, 36, 1, 5, 10]
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b = [6, 3, 48, 2, 18]
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Result = [ 6 36 48 5 18]
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```
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生成的数组计算如下:
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```py
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ans[0] = max(a[0], b[0]) = max(2, 6) = 6
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ans[1] = max(a[1], b[1]) = max(36, 3) = 36
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ans[2] = max(a[2], b[2]) = max(1, 48) = 48
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ans[3] = max(a[3], b[3]) = max(5, 2) = 5
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ans[4] = max(a[4], b[4]) = max(10, 18) = 18
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```
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* * *
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### 二维数组的元素最大值
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```py
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import numpy as np
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a = [[6, -8, 4], [2, 21, 16]]
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b = [[-5, -12, 1], [0, 10, 27]]
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# using fmax function to calculate the element-wise maximum
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ans = np.fmax(a, b)
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print("a =", a, "\nb =", b)
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print("Result =\n", ans)
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```
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**输出:**
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```py
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a = [[6, -8, 4], [2, 21, 16]]
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b = [[-5, -12, 1], [0, 10, 27]]
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Result =
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[[ 6 -8 4]
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[ 2 21 27]]
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```
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这里，两个输入数组都是 2×3 数组，因此结果数组也是 2×3 数组，计算如下:
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```py
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ans[0][0] = max(a[0][0], b[0][0]) = max(6, -5) = 6
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ans[0][1] = max(a[0][1], b[0][1]) = max(-8, -12) = -8
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ans[0][2] = max(a[0][2], b[0][2]) = max(4, 1) = 4
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ans[1][0] = max(a[1][0], b[1][0]) = max(2, 0) = 2
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ans[1][1] = max(a[1][1], b[1][1]) = max(21, 10) = 21
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ans[1][2] = max(a[1][2], b[1][2]) = max(16, 27) = 27
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```
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### 包含 nan 的数组的元素最大值
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```py
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import numpy as np
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a = [8, np.nan, 5, 3]
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b = [0, np.nan, np.nan, -6]
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# using fmax function to calculate the element-wise maximum
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ans = np.fmax(a, b)
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print("a =", a, "\nb =", b)
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print("Result =", ans)
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```
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**输出:**
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```py
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a = [8, nan, 5, 3]
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b = [0, nan, nan, -6]
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Result = [ 8\. nan 5\. 3.]
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```
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这里，
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```py
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ans[0] = max(a[0], b[0]) = max(8, 0) = 8
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```
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现在，a[1]和 b[1]都是 NaN，所以这些中的最大值也作为 NaN 返回。
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```py
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ans[1] = NaN
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```
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a[2] = 5，b[2] = NaN，因此最大值是非 NaN 值，即 5。
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```py
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ans[2] = 5
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ans[3] = max(a[3], b[3]) = max(3, -6) = 3
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```
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## 结论
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仅此而已！在本教程中，我们学习了 **Numpy fmax** 方法，并使用相同的方法练习了不同类型的示例。
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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](https://www.askpython.com/python-modules/numpy)。
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## 参考
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* [NumPy fmax 官方文档](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fmax.html) |