本文通过函数原理和运行示例,对np.maximum()和np.minimum()函数进行详解,以帮助大家理解和使用。
更多Numpy函数详解和示例,可参考
【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例,可作为工具手册使用
np.maximum()
np.maximum() 是 NumPy 库中的一个函数,用于比较两个或更多个数组元素,并返回每个元素的最大值。
函数解析
函数原型:
np.maximum(x1, x2, *args)
参数:
x1, x2, *args:要进行比较的数值或数组。可以输入任意数量的参数。
返回值:
返回一个相同的形状和类型与输入参数的数组,其中每个元素都是输入参数在该位置上的最大值。
运行示例
import numpy as np
# 对于两个数值
print(np.maximum(3, 4))
# 对于numpy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])
print(np.maximum(arr1, arr2))
输出:
4
[3 2 3]
在上面的示例中,我们看到 np.maximum() 函数可以用于两个数值或两个numpy数组。对于两个数值,它返回较大的那个数值。对于numpy数组,它在每个位置上比较两个数组的元素,并返回一个新数组,其中每个元素都是输入数组在该位置上的最大值。
np.maximum.accumulate()
np.maximum.accumulate 是 NumPy 库中的一个函数,它用于计算输入数组中元素的累积最大值。这个函数接受一个输入数组,然后返回一个累积最大值数组。
函数解析
函数原型为:
numpy.maximum.accumulate(array)
其中 array 是输入的数组。
运行示例
例子1
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.maximum.accumulate(arr)
print(result)
输出结果:
[1 2 3 4 5]
这个例子中,输入数组 [1, 2, 3, 4, 5] 的累积最大值数组仍然是 [1, 2, 3, 4, 5],因为每个元素本身都是它之前的最大值。
例子2
import numpy as np
arr = np.array([5, 3, 8, 9, 6])
result = np.maximum.accumulate(arr)
print(result)
输出:
[5 5 8 9 9]
np.minimum()
该函数与np.maximum()原理类似,是 NumPy 库中的一个函数,用于比较两个或更多个数组元素,并返回每个元素的最小值。
函数解析
函数原型:
np.minimum(x1, x2, *args)
参数:
x1, x2, *args:要进行比较的数值或数组。可以输入任意数量的参数。
返回值:
返回一个相同的形状和类型与输入参数的数组,其中每个元素都是输入参数在该位置上的最小值。
运行示例
import numpy as np
# 对于两个数值
print(np.minimum(3, 4))
# 对于numpy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])
print(np.minimum(arr1, arr2))
输出:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-821282.html
3
[1 2 1]
在上面的示例中,我们看到 np.minimum() 函数可以用于两个数值或两个numpy数组。对于两个数值,它返回较小的那个数值。对于numpy数组,它在每个位置上比较两个数组的元素,并返回一个新数组,其中每个元素都是输入数组在该位置上的最小值。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821282.html
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