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Numpy中np.max的用法及np.maximum区别
站长资源 2024/11/24 佚名
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Numpy中np.max(即np.amax)的用法

> import numpy as np
> help(np.max)

当遇到一个不认识的函数，我们就需要查看一下帮助文档

Numpy中np.max的用法及np.maximum区别

np.max与np.amax是同名函数

amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

Return the maximum of an array or maximum along an axis.寻找矩阵最大和最小的元素
axis=0 代表行 , axis=1 代表列
若要返回每一列元素的最大值，需要在 axis=1 方向进行比较，则指定 axis=1
若要返回每一行的最大值，在 axis=0 方向进行比较，则指定 axis=0

eg:一个简单的例子

import numpy as np
 
np.random.seed(10)
a = np.random.randint(1, 10, [5, 3])
print(a)
b = np.amax(a, axis=1) #找一个每行最大的
print(b)

Numpy中np.max的用法及np.maximum区别

numpy中的np.max 与 np.maximum区别详解

1. 参数
首先比较二者的参数部分：

np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)

  • 求序列的最值
  • 最少接收一个参数
  • axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；

np.maximum：(X, Y, out=None)

  • X 与 Y 逐位比较取其大者；
  • 最少接收两个参数

2. 使用上

 np.max([-2, -1, 0, 1, 2])
2
 
 np.maximum([-2, -1, 0, 1, 2], 0)
array([0, 0, 0, 1, 2])
 
  # 当然 np.maximum 接受的两个参数，也可以大小一致
  # 或者更为准确地说，第二个参数只是一个单独的值时，其实是用到了维度的 broadcast 机制；
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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