numpy.amax

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<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. Добавлена 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 массив вывода, в который нужно поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат. Подробнее см. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода»). keepdims : bool, optional Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться в исходный массив. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передаваться 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 вывода. Должно присутствовать для возможности вычисления на пустом срезе. Подробнее см. reduce. Добавлена в версии 1.15.0. where : array_like of bool, optional Элементы для сравнения максимального значения. Подробнее см. reduce. Добавлена в версии 1.17.0.

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

Поэлементное максимальное значение двух массивов, распространяющее любые NaN.

fmax

Поэлементное максимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

NaN-значения распространяются, то есть если хотя бы один элемент — NaN, соответствующее максимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать NaN-значения (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])
>>> np.amax(a, where=[False, True], initial=-1, axis=0)
array([-1,  3])
>>> b = np.arange(5, dtype=float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amax(b)
nan
>>> np.amax(b, where=~np.isnan(b), initial=-1)
4.0
>>> np.nanmax(b)
4.0

Можно использовать начальное значение для вычисления максимального значения пустого среза 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 в Python, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

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