numpy.ptp#

numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)[源代码]#

沿轴的值的范围（最大值 - 最小值）。

该函数的名称来源于“峰峰值”的首字母缩写。

警告

ptp 保留数组的数据类型。这意味着对于 n 位有符号整数（例如 numpy.int8、numpy.int16 等）的输入，返回值也是 n 位有符号整数。在这种情况下，峰峰值大于 2**(n-1)-1 的值将返回为负值。下面展示了一个带有解决方法（work-around）的示例。

参数:

a类数组对象

输入值。

axisNone 或 int 或 int 元组，可选

用于查找峰值的轴。默认情况下，展平数组。axis 可以是负数，在这种情况下，它从最后一个轴计数到第一个轴。如果这是一个整数元组，则在多个轴上执行约简，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行。

outarray_like

用于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，但输出值的类型将在必要时进行转换。

keepdimsbool，可选

如果设置为 True，则被缩减的轴将保留在结果中，其大小为 1。使用此选项，结果将能够与输入数组正确广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 的子类的 ptp 方法，但是任何非默认值都将传递。如果子类的方法未实现 keepdims，则将引发任何异常。

返回:

ptpndarray 或 scalar: 给定数组的范围 - 如果数组是一维的，则为标量，否则为保存沿给定轴结果的新数组。

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

此示例显示了当输入是有符号整数数组时，可以返回负值。

>>> 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)