numpy.ptp

numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

沿轴计算值的范围（最大值 - 最小值）。

函数名称来自“峰峰值”（peak to peak）的首字母缩写。

警告

ptp 保留数组的数据类型。这意味着对于具有 n 位的有符号整数输入（例如 numpy.int8，numpy.int16 等），返回值也是具有 n 位的有符号整数。在这种情况下，大于 2**(n-1)-1 的峰峰值将返回为负值。下面显示了一个带有解决方法的示例。

参数：

aarray_like

输入值。

axisNone 或 int 或 int 元组，可选

查找峰值的轴。默认情况下，展平数组。axis 可以为负数，在这种情况下，它从最后一个轴到第一个轴进行计数。如果这是一个 int 元组，则将对多个轴执行归约，而不是像以前那样对单个轴或所有轴进行归约。

outarray_like

放置结果的备用输出数组。它必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度，但如果必要，输出值的类型将被转换。

keepdimsbool，可选

如果将其设置为 True，则将被归约的轴保留在结果中，作为大小为一的维度。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，则不会将keepdims 传递给 ptp 的 ndarray 子类的 方法，但是任何非默认值都将被传递。如果子类的 方法未实现keepdims，则将引发任何异常。

返回：

ptpndarray 或标量

给定数组的范围 - 如果数组是一维的，则为标量，或者是一个新的数组，沿着给定轴保存结果

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[4, 9, 2, 10],
...               [6, 9, 7, 12]])

>>> np.ptp(x, axis=1)
array([8, 6])

>>> np.ptp(x, axis=0)
array([2, 0, 5, 2])

>>> np.ptp(x)
10

此示例显示当输入为有符号整数数组时，可能会返回负值。

>>> y = np.array([[1, 127],
...               [0, 127],
...               [-1, 127],
...               [-2, 127]], dtype=np.int8)
>>> np.ptp(y, axis=1)
array([ 126,  127, -128, -127], 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

>>> np.ptp(y, axis=1).view(np.uint8)
array([126, 127, 128, 129], dtype=uint8)