Python中的 numpy.maximum()

简介

numpy.maximum() 是 Python 中的一个函数，它属于 numpy 库，用于在两个数组（数组可以是 numpy 数组或标量）对应位置取较大值。该函数支持同时比较多个数组，并返回一个新的数组，新数组的形状与输入的数组相同。

语法

下面是 numpy.maximum() 的语法：

numpy.maximum(array1, array2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

• array1, array2：用于比较的数组，可以是 numpy 数组或标量。
• out：可选参数，输出结果的存储位置。
• where：可选参数，用于定义需要比较的元素位置，默认为 True。
• casting：当输入数组具有不同数据类型时，指定是否允许更改数据类型。默认为 'same_kind'。
• order：指定输出数组的内存布局。默认为 'K'。
• dtype：输出数组的数据类型。
• subok：如果为 True，则返回与 a 数组相同类型的数组；如果为 False，则返回基类数组。

示例

import numpy as np

# 两个数组的数组形状相同
a = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
b = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
result = np.maximum(a, b)
print(result)
# 输出: [ 2  4  6  8 10]，返回了两个数组对应位置的较大值

# 一个数组是标量，一个是数组形状相同的 numpy 数组
c = 5
result = np.maximum(c, b)
print(result)
# 输出: [5 5 5 7 9]，返回了标量 5 与数组 b 对应位置的较大值

# 一个数组是标量，一个是不同形状的 numpy 数组
d = np.array([[2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 5, 7, 9]])
result = np.maximum(c, d)
print(result)
# 输出: [[ 5  5  6  8 10]
#        [ 5  5  5  7  9]]，将标量 5 与数组 d 的每个元素比较，返回较大值的数组

总结

numpy.maximum() 是一个非常方便的函数，可以在两个或多个数组之间获取最大值。无论数组形状是否相同，它都能灵活处理，并返回一个新的数组。这个函数在数据分析和科学计算中经常使用，是 numpy 库中的一个重要工具。