numpy.amax

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>) [source]

Возвращает максимальное значение массива или максимальное значение по оси.

Параметры:

a : array_like Входные данные. axis : None or int or tuple of ints, optional Ось или оси, по которым выполнять операцию. По умолчанию используется уплощенный ввод. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж целых чисел, максимальное значение выбирается по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат. Подробнее см. doc.ufuncs (раздел «Выходные аргументы»). keepdims : bool, optional Если это значение 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, то keepdims не будет передано в метод amax подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения. initial : scalar, optional Минимальное значение элемента выходного массива. Должно присутствовать, чтобы позволить вычисления на пустом срезе. Подробнее см. reduce. Введено в версии 1.15.0.

Возвращает:

amax : ndarray or scalar 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, распространяющее любые NaN.

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые NaN.

maximum

Элементное максимальное значение двух массивов, распространяющее любые NaN.

fmax

Элементное максимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

Значения NaN распространяются, т.е. если хотя бы один элемент равен NaN, соответствующее максимальное значение также будет равно NaN. Для игнорирования значений 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

Можно использовать начальное значение для вычисления максимума пустого среза или для его инициализации другим значением:

>>> np.max([[-50], [10]], axis=-1, initial=0)
array([ 0, 10])

Обратите внимание, что начальное значение используется как один из элементов, для которого определяется максимум, в отличие от функции max языка Python, в которой это значение используется только для пустых итерируемых объектов.

>>> np.max([5], initial=6)
6
>>> max([5], default=6)
5