1 python数据分析numpy基础之max求数组最大值

python的numpy库的max()函数，用于计算沿指定轴(一个轴或多个轴)的最大值。

用法

 numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

1.1 入参a

numpy.max()的入参a，为必选入参，可以为数组、列表、元组，表示需要求最大值的数据。

 >>> import numpy as np
 # 入参a为列表
 >>> np.max([1,2,3,-1,-5])
 3
 # 入参a为元组
 >>> np.max((1,2,3,-1,-5))
 3
 # 入参a为数组
 >>> np.max(np.array((1,2,3,-1,-5)))
 3

1.2 入参axis为整数

numpy.max()的入参axis为可选入参，默认为None，表示求整个数组的最大值。

若axis=n为整数，则对指定轴n的元素求最大值。

若axis=负数，则-1对应最后一个轴，-2倒数第2个轴，依此类推。

 >>> import numpy as np
 >>> ar3=np.array([[[12, 13, 14, 15 ],
         [ 19,  25,  16,  7],
         [ 18,  29, 10, 31]],
 
        [[9,  11,  21,  3],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
 # axis默认为None，整个数组的最大值
 >>> np.max(ar3)
 31
 # axis=0，沿0轴的2个二维数组的每个位置都取最大值
 >>> np.max(ar3,axis=0)
 array([[12, 13, 21, 15],
        [19, 25, 18, 19],
        [20, 29, 22, 31]])
 # axis=1，沿1轴的一维数组的每个位置都取最大值 
 >>> np.max(ar3,axis=1)
 array([[19, 29, 16, 31],
        [20, 21, 22, 23]])
 # axis=2，沿2轴的每个位置都取最大值 
 >>> np.max(ar3,axis=2)
 array([[15, 25, 31],
        [21, 19, 23]])
 # 若axis=负数，则-1对应最后一个轴，-2倒数第2个轴，依此类推。
 >>> np.max(ar3,axis=-1)
 array([[15, 25, 31],
        [21, 19, 23]])

1.3 入参axis为元组

numpy.max()的入参axis若为轴的元组，则对多个轴求最大值。

axis=(m,n) 先沿m轴取最小值，再沿n轴取最大值

axis=(m,n)等效于axis=(n,m)。

 >>> import numpy as np
 >>> ar3=np.array([[[12, 13, 14, 15 ],
         [ 19,  25,  16,  7],
         [ 18,  29, 10, 31]],
 
        [[9,  11,  21,  3],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
 >>> ar3
 array([[[12, 13, 14, 15],
         [19, 25, 16,  7],
         [18, 29, 10, 31]],
 
        [[ 9, 11, 21,  3],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
 # axis=(m,n)先沿m轴取最大值，再沿n轴取最大值
 >>> np.max(ar3,axis=(0,1))
 array([20, 29, 22, 31])
 # axis=(m,n)等于# axis=(n,m)
 >>> np.max(ar3,axis=(1,0))
 array([20, 29, 22, 31])
 >>> np.max(ar3,axis=(0,2))
 array([21, 25, 31])
 >>> np.max(ar3,axis=(1,2))
 array([31, 23])

1.4 入参initial

numpy.max()的入参initial为可选入参，表示用initial替换输出元素中小于initial的值。

 >>> import numpy as np
 >>> ar3=np.array([[[12, 13, 14, 15 ],
         [ 19,  25,  16,  7],
         [ 18,  29, 10, 31]],
 
        [[9,  11,  21,  3],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
 >>> ar3
 array([[[12, 13, 14, 15],
         [19, 25, 16,  7],
         [18, 29, 10, 31]],
 
        [[ 9, 11, 21,  3],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
 # 输出小于initial，则替换为initial，否则不变
 >>> np.max(ar3,axis=(0,1))
 array([20, 29, 22, 31])
 >>> np.max(ar3,axis=(0,1),initial=19)
 array([20, 29, 22, 31])
 >>> np.max(ar3,axis=(0,1),initial=33)
 array([33, 33, 33, 33])
 >>> np.max(ar3,axis=(0,1),initial=23)
 array([23, 29, 23, 31])

2 END

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