numpy.ma.ptp #

嘛。ptp ( obj , axis=None , out=None , fill_value=None , keepdims=<无值> ) [来源] #

沿给定维度（即峰峰值）返回（最大值 - 最小值）。

警告

ptp保留数组的数据类型。这意味着 n 位有符号整数（例如np.int8、np.int16等）输入的返回值也是 n 位有符号整数。在这种情况下，大于的峰峰值 2**(n-1)-1将作为负值返回。下面显示了解决方法的示例。

参数：

轴{None, int}，可选: 沿其查找峰值的轴。如果无（默认），则使用展平数组。
out {无，类似数组}，可选: 用于放置结果的替代输出数组。它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度，但如果需要，类型将被转换。
fill_value标量或 None，可选: 用于填充屏蔽值的值。
keepdims布尔值，可选: 如果将此设置为 True，则缩小的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中。使用此选项，结果将针对阵列正确广播。

返回：

ptp ndarray。: 保存结果的新数组，除非out指定，在这种情况下out返回对的引用。

例子

>>> x = np.ma.MaskedArray([[4, 9, 2, 10],
...                        [6, 9, 7, 12]])

>>> x.ptp(axis=1)
masked_array(data=[8, 6],
             mask=False,
       fill_value=999999)

>>> x.ptp(axis=0)
masked_array(data=[2, 0, 5, 2],
             mask=False,
       fill_value=999999)

>>> x.ptp()
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此示例表明，当输入是有符号整数数组时，可以返回负值。

>>> y = np.ma.MaskedArray([[1, 127],
...                        [0, 127],
...                        [-1, 127],
...                        [-2, 127]], dtype=np.int8)
>>> y.ptp(axis=1)
masked_array(data=[ 126,  127, -128, -127],
             mask=False,
       fill_value=999999,
            dtype=int8)

解决方法是使用 view ()方法将结果视为具有相同位宽的无符号整数：

>>> y.ptp(axis=1).view(np.uint8)
masked_array(data=[126, 127, 128, 129],
             mask=False,
       fill_value=999999,
            dtype=uint8)