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

aarray_like

Входные данные.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, по которым нужно выполнить операцию. По умолчанию используется сплюснутый вход.

Введено в версии 1.7.0.

Если это кортеж целых чисел, то максимум выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в котором нужно разместить результат. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый вывод. Подробнее см. ufuncs-output-type.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, то оси, которые были уменьшены, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться к входному массиву.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод amax подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут возбуждены исключения.

initialscalar, optional

Минимальное значение элемента вывода. Должно присутствовать, чтобы позволить вычисление на пустом срезе. Подробнее см. reduce.

Введено в версии 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы для сравнения максимального значения. Подробнее см. reduce.

Введено в версии 1.17.0.

Возвращает

amaxndarray or scalar

Максимальное значение a. Если axis равно None, результат — скалярное значение. Если axis задано, результат — массив размерностью 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

Максимальное значение по элементам двух массивов, распространяя любые NaN.

fmax

Максимальное значение по элементам двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

NaN значения передаются, то есть, если хотя бы один элемент NaN, соответствующее максимальное значение тоже будет NaN. Чтобы проигнорировать NaN значения (поведение MATLAB), пожалуйста, 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 максимума пустого среза или 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 которых определяется максимум, в отличие от функции max Python, использующей по умолчанию аргумент, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

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