Python dask.array.fmax用法及代码示例

用法: dask.array.fmax(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'fmax'>

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数组元素的元素最大值。

比较两个数组并返回一个包含元素最大值的新数组。如果要比较的元素之一是 NaN，则返回非 nan 元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个。后一种区别对于复数 NaN 很重要，复数 NaN 被定义为实部或虚部中的至少一个是 NaN。最终效果是尽可能忽略 NaN。

参数：

x1, x2：array_like: 包含要比较的元素的数组。如果 x1.shape != x2.shape ，它们必须可以广播到一个公共形状(成为输出的形状)。
out：ndarray，None，或 ndarray 和 None 的元组，可选: 存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或 None，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
where：数组，可选: 此条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
**kwargs：: 对于其他仅关键字参数，请参阅 ufunc 文档。

y：ndarray 或标量: x1 和 x2 的最大值，按元素计算。如果 x1 和 x2 都是标量，则这是一个标量。

注意：

当 x1 和 x2 都不是 NaN 时，fmax 等效于 np.where(x1 >= x2, x1, x2)，但它更快并且可以正确广播。

例子：

>>> 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])

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.fmax。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。

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例子：