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Python numpy fmax用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中 numpy.fmax 的用法。

用法:

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

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NaNs,则返回第一个元素。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至少有一个是 NaN。最终效果是 NaNs 在可能的情况下被忽略。

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。在条件为真的位置,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,如果未初始化out数组是通过默认创建的out=None,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。

返回

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])

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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.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。