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 уплощенная входная информация. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, максимальное значение выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат. См. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода») для получения дополнительной информации. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться к входному массиву. Если передано значение по умолчанию, тогда keepdims не будет передано в метод amax подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если подклассы sum не реализуют keepdims, будут вызваны 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 NaN.

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые NaN.

maximum

Поэлементное максимальное значение двух массивов, распространяя любые NaN.

fmax

Поэлементное максимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

Значения NaN передаются, то есть, если по крайней мере один элемент — NaN, соответствующее максимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать значения NaN (поведение MATLAB), используйте nanmax.

Не используйте amax для 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=float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amax(b)
nan
>>> np.nanmax(b)
4.0