numpy.amax

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>) [source]

Возвращает максимальное значение массива или максимальное значение по оси.

Параметры:

a : array_like Входные данные. axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно Ось или оси, по которым нужно выполнить операцию. По умолчанию используется сплюснутый вход. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, то максимальное значение выбирается по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат. См. doc.ufuncs (раздел «Аргументы вывода») для получения более подробной информации. keepdims : bool, необязательно Если это True, оси, по которым выполнялось сокращение, сохраняются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано методу amax подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подклассов sum не реализует keepdims, будут подняты исключения.

Возвращает:

amax : ndarray или скаляр Максимальное значение a. Если axis равно None, результат — скалярное значение. Если axis задано, результат — массив размерности a.ndim - 1.

См. также

amin

Минимальное значение массива вдоль заданной оси, распространяя любые NaN.

nanmax

Максимальное значение массива вдоль заданной оси, игнорируя любые NaN.

maximum

Элемент-поэлементное максимальное значение двух массивов, распространяя любые NaN.

fmax

Элемент-поэлементное максимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

Значения NaN распространяются, то есть если хотя бы один элемент — NaN, соответствующее максимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать значения NaN (поведение MATLAB), используйте nanmax.

Не используйте amax для элемент-поэлементного сравнения 2 массивов; когда a.shape[0] равно 2, maximum(a[0], a[1]) быстрее, чем amax(a, axis=0).

Примеры

>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.amax(a)           # Maximum of the flattened array
3
>>> np.amax(a, axis=0)   # Maxima along the first axis
array([2, 3])
>>> np.amax(a, axis=1)   # Maxima along the second axis
array([1, 3])

>>> b = np.arange(5, dtype=np.float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amax(b)
nan
>>> np.nanmax(b)
4.0