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np.maximum

时间: 2025-06-07 09:06:36 浏览: 16

### Numpy Maximum 函数详解 Numpy 的 `maximum` 函数用于逐元素比较两个数组，并返回一个新的数组，其中包含了每一对对应位置上较大的那个数。 #### 基本语法 ```python numpy.maximum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'maximum'> ``` 参数说明： - `x1`, `x2`: 输入数组。如果形状不同，则它们必须能够广播到共同的形状。 - `out`: 可选，默认为无。指定放置结果的位置。 - `where`: 可选，默认为 True。表示计算该操作的工作掩码。 - 其他关键字参数详见官方文档。 #### 使用示例 ##### 示例 1：基本用法当输入是简单的数值时： ```python import numpy as np result = np.maximum(3, 5) print(result) # 输出: 5 ``` ##### 示例 2：一维数组之间的最大值运算对于相同长度的一维数组： ```python array_a = np.array([1, 3, 7]) array_b = np.array([4, 2, 6]) max_array = np.maximum(array_a, array_b) print(max_array) # 输出: [4 3 7] ``` ##### 示例 3：二维数组间的最大值运算处理多维度的数据结构同样适用： ```python matrix_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) max_matrix = np.maximum(matrix_1, matrix_2) print(max_matrix) # 输出: # [[5 6] # [7 8]] ``` ##### 示例 4：与标量的最大值运算可以将一个标量应用于整个数组中的每一个元素： ```python scalar_value = 9 vector = np.array([-1, 0, 5, 10]) max_vector_scalar = np.maximum(vector, scalar_value) print(max_vector_scalar) # 输出: [9 9 9 10] ``` 通过上述例子可以看出，无论是一维还是多维情况下的数据对比，亦或是对标量的操作，`np.maximum()` 都能很好地完成任务[^1]。

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