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np.max與np.maximum在Numpy中有什么不同？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，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。
Numpy中np.max(即np.amax)的用法
>>> import numpy as np >>> help(np.max)
當遇到一個不認識的函數，我們就需要查看一下幫助文檔
np.max與np.amax是同名函數
amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
Return the maximum of an array or maximum along an axis.尋找矩陣最大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的最大值，需要在 axis=1 方向進行比較，則指定 axis=1
若要返回每一行的最大值，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) #找一個每行最大的 print(b)
numpy中的np.max 與 np.maximum區別詳解
1. 參數
首先比較二者的參數部分：
np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
求序列的最值
最少接收一個參數
axis：默認為列向（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
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]) # 當然 np.maximum 接受的兩個參數，也可以大小一致 # 或者更為準確地說，第二個參數只是一個單獨的值時，其實是用到了維度的 broadcast 機制；
關于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，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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