numpy.amax

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>) [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 выполнять операцию. По умолчанию используется сплющенный вход. Добавлена в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, максимальное значение выбирается по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат. См. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода») для получения более подробной информации. keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод 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 по заданной оси, распространяя любые значения NaN.

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые значения NaN.

maximum

Элемент-но-по-элемент максимальное значение двух массивов, распространяя любые значения NaN.

fmax

Элемент-но-по-элемент максимальное значение двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

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

Не используйте amax для элемент-но-по-элементного 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