numpy.ptp

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

Диапазон значений (максимум - минимум) по оси.

Имя функции происходит от аббревиатуры «пик-к-пик».

Предупреждение

ptp сохраняет тип данных массива. Это означает, что возвращаемое значение для входного значения со знаком целых чисел с n битами (например, np.int8, np.int16, и т. д.) также является целым числом со знаком с n битами. В этом случае значения пик-к-пик, превышающие 2**(n-1)-1, будут возвращаться как отрицательные значения. Пример с решением проблемы показан ниже.

Параметры

aarray_like

Входные значения.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось, по которой нужно найти пики. По умолчанию массив уплощается. axis может быть отрицательным, в этом случае он считает от последней к первой оси.

Новое в версии 1.15.0.

Если это кортеж целых чисел, выполняется сокращение по нескольким осям, а не по одной оси или по всем осям, как раньше.

outarray_like

Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. Он должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат, но тип значений вывода будет преобразован при необходимости.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые были сокращены, остаются в результате в виде размерностей с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод ptp подклассов ndarray, однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут вызваны исключения.

Возвращает

ptpndarray

Новый массив, содержащий результат, если out не указан, в противном случае возвращается ссылка на out.

Примеры

>>> x = np.array([[4, 9, 2, 10],
...               [6, 9, 7, 12]])

>>> np.ptp(x, axis=1)
array([8, 6])

>>> np.ptp(x, axis=0)
array([2, 0, 5, 2])

>>> np.ptp(x)
10

Этот пример показывает, что отрицательное значение может быть возвращено, когда входной массив — это массив целых чисел со знаком.

>>> y = np.array([[1, 127],
...               [0, 127],
...               [-1, 127],
...               [-2, 127]], dtype=np.int8)
>>> np.ptp(y, axis=1)
array([ 126,  127, -128, -127], dtype=int8)

Обходной путь — использование метода view() для отображения результата как целых беззнаковых чисел с такой же шириной бита:

>>> np.ptp(y, axis=1).view(np.uint8)
array([126, 127, 128, 129], dtype=uint8)