numpy.fmax#

numpy.fmax(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'fmax'>#

Поэлементный максимум элементов массива.

Сравните два массива и верните новый массив, содержащий поэлементные максимумы. Если один из сравниваемых элементов является NaN, то возвращается элемент без NaN. Если оба элемента являются NaN, то возвращается первый. Последнее различие важно для комплексных NaN, которые определяются как хотя бы одна из вещественной или мнимой частей, являющаяся NaN. Общий эффект заключается в том, что NaN игнорируются, когда это возможно.

Параметры:

x1, x2array_like: Массивы, содержащие элементы для сравнения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

yndarray или скаляр: Максимум из x1 и x2, поэлементно. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

fmin: Поэлементный минимум двух массивов, игнорирует NaN.
maximum: Поэлементный максимум двух массивов, распространяет NaN.
amax: Максимальное значение массива вдоль заданной оси, распространяет NaN.
nanmax: Максимальное значение массива вдоль заданной оси, игнорирует NaN.
minimum, amin, nanmin

Примечания

fmax эквивалентен np.where(x1 >= x2, x1, x2) когда ни x1, ни x2 не являются NaN, но он быстрее и правильно выполняет broadcasting.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> np.fmax([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([ 2,  5,  4])

>>> np.fmax(np.eye(2), [0.5, 2])
array([[ 1. ,  2. ],
       [ 0.5,  2. ]])

>>> np.fmax([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([ 0.,  0., nan])