np.max 与 np.maximum

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1. 参数首先比较二者的参数部分: np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值最少接收一个参数 axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值: np.maximum:(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者: 最少接收两个参数 2. 使用上 >> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 >> np.maximum([-2, -1, 0, 1,…

np.max() 和 np.maximum()的区别

1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值最少接受一个参数 axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向 ex: >> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 2.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值. 最少接受两个参数 ex: >> np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0) array([0, 0, 0, 1, …

numpy中np.max() 和 np.maximum() 的区别

np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) # 接收一个参数a # 取a 在 axis方向上的最大值 np.maximum(x, y) # 接收两个参数x,y # x,y逐位比较取最大值…

[转]numpy中的np.max 与 np.maximum区别

转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52700895…

np.tile 和np.newaxis

output array([[ 0.24747071, -0.43886742], [-0.03916734, -0.70580089], [ 0.00462337, -0.51431584], ..., [ 0.15071507, -0.57029653], [ 0.06246116, -0.33766761], [ 0.08218585, -0.59906501]], dtype=float32) ipdb> np.shape(output) (6…

numpy中np.c_和np.r_

np.r_:按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat() np.c_:按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.c_[a,b] print(np.r_[a,b]) print(c) print(np.c_[c,a]) 结果如下: [1 2 3 4 5 6…