numpy.maximum#
- numpy.maximum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'maximum'>#
数组元素的逐元素最大值。
比较两个数组,并返回一个新数组,其中包含逐元素最大值。如果要比较的元素之一是 NaN,则返回该元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个元素。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 的定义是实部或虚部至少有一个是 NaN。最终效果是 NaN 会被传播。
- 参数:
- x1, x2array_like
包含要比较的元素的数组。如果
x1.shape != x2.shape
,则它们必须能够广播到一个共同的形状(这将成为输出的形状)。- outndarray, None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入能够广播到的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(仅作为关键字参数可能)的长度必须等于输出的数量。
- wherearray_like,可选
此条件会广播到输入。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 的结果。在其他位置,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的
out=None
创建了未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **kwargs
有关其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回值:
- yndarray 或标量
x1 和 x2 的逐元素最大值。如果 x1 和 x2 都是标量,则它是一个标量。
另请参阅
注释
当 x1 和 x2 都不是 NaN 时,最大值等效于
np.where(x1 >= x2, x1, x2)
,但它更快并且执行了正确的广播。示例
>>> import numpy as np >>> np.maximum([2, 3, 4], [1, 5, 2]) array([2, 5, 4])
>>> np.maximum(np.eye(2), [0.5, 2]) # broadcasting array([[ 1. , 2. ], [ 0.5, 2. ]])
>>> np.maximum([np.nan, 0, np.nan], [0, np.nan, np.nan]) array([nan, nan, nan]) >>> np.maximum(np.inf, 1) inf