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 вход. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж целых чисел, то максимальное значение выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше. out : ndarray, optional Альтернативный массив вывода, в который помещается результат. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат. Подробнее см. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода»). keepdims : bool, optional Если это установлено в значение True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться к входному массиву. 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 подкласса не реализует keepdims , будут вызваны исключения. initial : scalar, optional Минимальное значение элемента вывода. Должен быть присутствовать, чтобы позволить вычисление на пустом слайсе. 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

Элемент-поэлементное максимальное значение двух массивов, распространяющее 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 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 максимального значения пустого слайса или для инициализации его 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 максимальное значение, в отличие от функции max Python, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

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