numpy.
fmax
数组元素的元素顺序最大值。
比较两个数组并返回一个包含按元素排序的最大值的新数组。如果要比较的元素之一是NaN,则返回非NaN元素。如果两个元素都是NaN,则返回第一个元素。后一种区别对于复杂的nan很重要,它被定义为至少一个真实或虚构的部分是nan。净效应是,在可能的情况下,NAN会被忽略。
包含要比较的元素的数组。如果 x1.shape != x2.shape ,它们必须可以广播到公共形状(成为输出的形状)。
x1.shape != x2.shape
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有,则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出数。
这种情况通过输入广播。在条件为真的位置 out 数组将被设置为ufunc结果。在其他地方 out 数组将保留其原始值。请注意,如果未初始化 out 数组是通过默认值创建的 out=None ,其中条件为False的位置将保持未初始化状态。
out=None
有关其他仅限关键字的参数,请参见 ufunc docs .
最大值 x1 和 x2 ,元素方面。这是一个标量,如果两者都是 x1 和 x2 是标量。
参见
fmin
两个数组的元素最小值,忽略NaN。
maximum
按元素顺序最多两个数组,传播NaN。
amax
数组沿给定轴的最大值传播NaN。
nanmax
数组沿给定轴的最大值忽略NaN。
minimum
amin
nanmin
笔记
1.3.0 新版功能.
fmax等于 np.where(x1 >= x2, x1, x2) 当x1和x2都不是nan时,但速度更快,并且可以进行适当的广播。
np.where(x1 >= x2, x1, x2)
实例
>>> np.fmax([2, 3, 4], [1, 5, 2]) array([ 2., 5., 4.])
>>> np.fmax(np.eye(2), [0.5, 2]) array([[ 1. , 2. ], [ 0.5, 2. ]])
>>> np.fmax([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan]) array([ 0., 0., nan])