numpy.max

numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims= значение>, initial=<нет значение>, where= значение>)

Возвращает максимальное значение массива или максимум вдоль оси.

Параметры:

aarray_like

Входные данные.

осьNone или int или кортеж ints, опционально

Ось или оси, вдоль которых выполняется операция. По умолчанию используется сглаженный вход. Если это кортеж целых чисел, максимум выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

выходndarray, необязательно

Альтернативный выходной массив для размещения результата. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый вывод. См. Определение типа вывода для получения дополнительной информации.

keepdimsbool, необязательно

Если установлено значение True, оси, которые были сокращены, остаются в результате как размерности с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в max метод подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims любые исключения будут вызваны.

начальныйскаляр, опционально

Минимальное значение выходного элемента. Должно присутствовать, чтобы позволить вычисление на пустом срезе. См. reduce подробности.

гдеarray_like из bool, необязательный

Элементы для сравнения на максимум. См. reduce подробности.

Возвращает:

maxndarray или скаляр

Максимум из a. Если ось равно None, результат является скалярным значением. Если ось является целым числом, результат представляет собой массив размерности a.ndim - 1. Если ось является кортежем, результат - массив размерности a.ndim - len(axis).

Смотрите также

amin

Минимальное значение массива вдоль заданной оси с распространением любых NaN.

nanmax

Максимальное значение массива вдоль заданной оси, игнорируя любые NaN.

maximum

Поэлементный максимум двух массивов, распространяющий любые NaN.

fmax

Поэлементный максимум двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

Значения NaN распространяются, то есть если хотя бы один элемент NaN, соответствующее максимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать значения NaN (поведение MATLAB), используйте nanmax.

Не используйте max для поэлементного сравнения 2 массивов; когда a.shape[0] равно 2, maximum(a[0], a[1]) быстрее, чем max(a, axis=0).

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.max(a)           # Maximum of the flattened array
3
>>> np.max(a, axis=0)   # Maxima along the first axis
array([2, 3])
>>> np.max(a, axis=1)   # Maxima along the second axis
array([1, 3])
>>> np.max(a, where=[False, True], initial=-1, axis=0)
array([-1,  3])
>>> b = np.arange(5, dtype=float)
>>> b[2] = np.nan
>>> np.max(b)
np.float64(nan)
>>> np.max(b, where=~np.isnan(b), initial=-1)
4.0
>>> np.nanmax(b)
4.0

Вы можете использовать начальное значение для вычисления максимума пустого среза или для инициализации другим значением:

>>> np.max([[-50], [10]], axis=-1, initial=0)
array([ 0, 10])

Обратите внимание, что начальное значение используется как один из элементов, для которых определяется максимум, в отличие от аргумента по умолчанию функции max в Python, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

>>> np.max([5], initial=6)
6
>>> max([5], default=6)
5

НазадОткрыть во вкладке