Python dask.array.argmax用法及代码示例

用法: dask.array.argmax(x, axis=None, split_every=None, out=None)

返回数组的最大值或沿轴的最大值。

此文档字符串是从 numpy.amax 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

参数：

a：数组(在 Dask 中不支持)

输入数据。

axis：无或整数或整数元组，可选

沿其操作的一个或多个轴。默认情况下，使用扁平化输入。

如果这是一个整数元组，则在多个轴上选择最大值，而不是像以前那样选择单个轴或所有轴。

out：ndarray，可选

用于放置结果的替代输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。有关更多详细信息，请参阅输出类型确定。

keepdims：bool，可选(在 Dask 中不支持)

如果将其设置为 True，则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 的子类的 amax 方法，但是任何非默认值都会传递。如果 sub-class' 方法未实现 keepdims，则将引发任何异常。

initial：标量，可选(Dask 中不支持)

输出元素的最小值。必须存在以允许对空切片进行计算。有关详细信息，请参阅~numpy.ufunc.reduce。

where：数组 of bool，可选(在 Dask 中不支持)

要比较最大值的元素。有关详细信息，请参阅~numpy.ufunc.reduce。

amax：ndarray 或标量: a 的最大值。如果axis 为无，则结果为标量值。如果给出 axis，则结果是一个维度为 a.ndim - 1 的数组。

注意：

传播 NaN 值，即如果至少一项为 NaN，则相应的最大值也将为 NaN。要忽略 NaN 值(MATLAB 行为)，请使用 nanmax。

不要将amax 用于 2 个数组的元素比较；当 a.shape[0] 为 2 时， maximum(a[0], a[1]) 比 amax(a, axis=0) 快。

例子：

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

您可以使用初始值来计算空切片的最大值，或者将其初始化为不同的值：

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

请注意，初始值用作确定最大值的元素之一，这与 Python 的默认参数 max 函数不同，该函数仅用于空迭代。

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

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.argmax。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：