numpy.max #

麻木的。max ( a , axis=None , out=None , keepdims=<无值> , initial=<无值> , where=<无值> ) [来源] #

返回数组的最大值或沿轴的最大值。

参数：

类似数组

输入数据。

axis无或整数或整数元组，可选

操作所沿的一个或多个轴。默认情况下，使用扁平输入。

1.7.0 版本中的新增内容。

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。

输出ndarray，可选

用于放置结果的替代输出数组。必须具有与预期输出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，结果将针对输入数组正确广播。

如果传递默认值，则keepdims将不会传递到max的子类的方法 ndarray，但任何非默认值都会传递。如果子类的方法没有实现keepdims，则会引发任何异常。

初始标量，可选

输出元素的最小值。必须存在才能允许在空切片上进行计算。reduce详情请参阅。

1.15.0 版本中的新增功能。

其中array_like of bool，可选

要比较最大值的元素。reduce 详情请参阅。

1.17.0 版本中的新增功能。

返回：

最大ndarray 或标量: 最多一个.如果axis为 None，则结果为标量值。如果axis是 int，则结果是维度的数组。如果axis是元组，则结果是维度的数组。a.ndim - 1a.ndim - len(axis)

也可以看看

amin: 数组沿给定轴的最小值，传播任何 NaN。
nanmax: 数组沿给定轴的最大值，忽略任何 NaN。
maximum: 两个数组的按元素最大值，传播任何 NaN。
fmax: 两个数组的按元素最大值，忽略任何 NaN。
argmax: 返回最大值的索引。
nanmin, minimum,fmin

笔记

NaN 值会传播，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。

不要用于max两个数组的逐元素比较；当 a.shape[0]为 2 时，比快。maximum(a[0], a[1])max(a, axis=0)

例子

>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.max(a)           # Maximum of the flattened array
3
>>> np.max(a, axis=0)   # Maxima along the first axis
array([2, 3])
>>> np.max(a, axis=1)   # Maxima along the second axis
array([1, 3])
>>> np.max(a, where=[False, True], initial=-1, axis=0)
array([-1,  3])
>>> b = np.arange(5, dtype=float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.max(b)
nan
>>> np.max(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，或将其初始化为不同的值：

>>> np.max([[-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 max 函数的默认参数不同，后者仅用于空迭代。

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