numpy.maximum
numpy.maximum(x1, x2, *ufunc_args) = <ufunc 'maximum'>
Функция maximum() возвращает наибольшие значения поэлементного сравнения значений массивов.
-
- x1, x2 - число, массив или подобный массиву объект
- Сравниваемые значения. Если это массив или последовательности, то они должны быть либо одинаковой, либо совместимой формы.
- *ufunc_args - аргументы универсальной функции
- Аргументы, позволяющие настроить и оптимизировать работу функции (подробнее см. универсальные функции).
-
- результат - массив NumPy или вещественное число
- Массив чисел каждое из которых является наибольшим в поэлемнтном сравнении x1 и x2. Возвращает число, если x1 и x2 являются числами.
Замечание
Если одно из сравниваемых значений равно nan, то результатом будет nan. Если оба элемента равны nan, то возвращается первый из них - это правило очень важно при сравнении комплексных чисел, у которых действительная или мнимая часть может быть равна nan, например:
>>> import numpy as np
>>>
>>> np.complex(np.nan, 3)
(nan+3j)
>>>
>>> np.complex(3, np.nan)
(3+nanj)
>>>
>>> np.maximum(np.complex(np.nan, 3), np.complex(3, np.nan))
(nan+3j)
Данная функция эквивалентна numpy.where(x1 >= x2, x1, x2), но numpy.where() медленнее, не поддерживает значения nan и транслирование.
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> np.maximum(3, 7)
7
>>>
>>> np.maximum([3, 13, 23], [7, 5, 41])
array([ 7, 13, 41])
>>>
>>> np.maximum([1e-10, 1e-300], [9e-10, 1e-301])
array([9.e-010, 1.e-300])
>>>
>>> # Возможно транслирование массивов:
... x1 = np.random.randint(-10, 10, size = (5, 5))
>>> x1
array([[ 8, -6, -9, -3, -5],
[-4, -3, -2, 7, 7],
[ 5, 5, -1, 2, 3],
[-1, 8, 1, -6, -5],
[ 1, -4, -6, 5, -9]])
>>>
>>> x2 = np.random.randint(0, 10, size = (5,))
>>> x2
array([1, 7, 0, 5, 2])
>>>
>>> np.maximum(x1, x2)
array([[8, 7, 0, 5, 2],
[1, 7, 0, 7, 7],
[5, 7, 0, 5, 3],
[1, 8, 1, 5, 2],
[1, 7, 0, 5, 2]])
>>>
>>>
>>> x2 = np.random.randint(0, 10, size = (5, 1))
>>> x2
array([[5],
[2],
[5],
[5],
[8]])
>>>
>>> np.maximum(x1, x2)
array([[8, 5, 5, 5, 5],
[2, 2, 2, 7, 7],
[5, 5, 5, 5, 5],
[5, 8, 5, 5, 5],
[8, 8, 8, 8, 8]])
>>>
>>> x2 = 5
>>>
>>> np.maximum(x1, x2)
array([[8, 5, 5, 5, 5],
[5, 5, 5, 7, 7],
[5, 5, 5, 5, 5],
[5, 8, 5, 5, 5],
[5, 5, 5, 5, 5]])
>>>
>>>
>>> np.maximum([np.nan, np.nan, np.inf, np.inf], [1, np.inf, 1, -np.inf])
array([nan, nan, inf, inf])
