numpy.ma.max#

ma.max(obj, axis=None, out=None, fill_value=None, keepdims=<no value>)[源代码]#

返回给定轴上的最大值.

参数:
axisNone 或 int 或 int 元组,可选

要操作的轴.默认情况下, axis 为 None,并使用扁平化的输入.如果这是一个整数元组,则在多个轴上选择最大值,而不是像以前那样在单个轴或所有轴上选择最大值.

outarray_like, optional

用于放置结果的备用输出数组.必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度.

fill_value标量或 None,可选

用于填充掩码值的数值.如果为None,则使用 maximum_fill_value() 的输出.

keepdimsbool, 可选

如果设置为True,则缩减的轴将作为大小为1的维度保留在结果中.使用此选项,结果将针对数组正确广播.

返回:
amaxarray_like

包含结果的新数组. 如果指定了 out ,则返回 out .

参见

ma.maximum_fill_value

返回给定数据类型的最大填充值.

示例

>>> import numpy.ma as ma
>>> x = [[-1., 2.5], [4., -2.], [3., 0.]]
>>> mask = [[0, 0], [1, 0], [1, 0]]
>>> masked_x = ma.masked_array(x, mask)
>>> masked_x
masked_array(
  data=[[-1.0, 2.5],
        [--, -2.0],
        [--, 0.0]],
  mask=[[False, False],
        [ True, False],
        [ True, False]],
  fill_value=1e+20)
>>> ma.max(masked_x)
2.5
>>> ma.max(masked_x, axis=0)
masked_array(data=[-1.0, 2.5],
             mask=[False, False],
       fill_value=1e+20)
>>> ma.max(masked_x, axis=1, keepdims=True)
masked_array(
  data=[[2.5],
        [-2.0],
        [0.0]],
  mask=[[False],
        [False],
        [False]],
  fill_value=1e+20)
>>> mask = [[1, 1], [1, 1], [1, 1]]
>>> masked_x = ma.masked_array(x, mask)
>>> ma.max(masked_x, axis=1)
masked_array(data=[--, --, --],
             mask=[ True,  True,  True],
       fill_value=1e+20,
            dtype=float64)
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