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 сплющенный вход.

Новая в версии 1.7.0.

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

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат. Подробнее см. Определение типа выходных данных.

keepdimsbool, optional

Если это значение True, оси, по которым выполняется уменьшение, остаются в результате как размерности с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к входному массиву.

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

initialscalar, optional

Минимальное значение элемента выходного значения. Должно быть указано, чтобы разрешить вычисление на пустом срезе. Подробнее см. reduce.

Новая в версии 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы для сравнения максимального значения. Подробнее см. reduce.

Новая в версии 1.17.0.

Возвращает

amaxndarray 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, распространяя любые значения NaN.

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые значения NaN.

maximum

Элемент-по-элемент максимальное значение двух массивов, распространяя любые значения NaN.

fmax

Элемент-по-элемент максимальное значение двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

argmax

Возвращает индексы максимальных значений.

nanmin, minimum, fmin

Примечания

NaN-значения распространяются, т. е., если по крайней мере один элемент имеет значение NaN, соответствующее максимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать NaN-значения (поведение MATLAB), используйте nanmax.

Не используйте amax для элемент-по-элементного 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 языка Python по умолчанию, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

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