np.max與np.maximum在Numpy中有什么不同？針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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Numpy中np.max(即np.amax)的用法

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

當(dāng)遇到一個不認(rèn)識的函數(shù)，我們就需要查看一下幫助文檔

np.max與np.amax是同名函數(shù)

amax(a, axis=None, out=None, keepdims=, initial=, where=)

Return the maximum of an array or maximum along an axis.尋找矩陣較大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的較大值，需要在 axis=1 方向進行比較，則指定 axis=1
若要返回每一行的較大值，在 axis=0 方向進行比較，則指定 axis=0

eg:一個簡單的例子

import numpy as np
 
np.random.seed(10)
a = np.random.randint(1, 10, [5, 3])
print(a)
b = np.amax(a, axis=1) #找一個每行較大的
print(b)

numpy中的np.max 與 np.maximum區(qū)別詳解

1. 參數(shù)
首先比較二者的參數(shù)部分：

np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)

• 求序列的最值

• 最少接收一個參數(shù)

• axis：默認(rèn)為列向（也即 axis=0），axis = 1 時為行方向的最值；

np.maximum：(X, Y, out=None)

• X 與 Y 逐位比較取其大者；

• 最少接收兩個參數(shù)

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])
 
  # 當(dāng)然 np.maximum 接受的兩個參數(shù)，也可以大小一致
  # 或者更為準(zhǔn)確地說，第二個參數(shù)只是一個單獨的值時，其實是用到了維度的 broadcast 機制；

關(guān)于np.max與np.maximum在Numpy中有什么不同問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

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