比较两个数组并在 NumPy 中返回逐元素最大值


要比较两个数组并返回逐元素最大值,请在 Python NumPy 中使用 **numpy.maximum()** 方法。返回值为 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最大值。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。

比较两个数组并返回一个新数组,其中包含逐元素最大值。如果被比较的元素之一是 NaN,则返回该元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个元素。后一种区别对于复杂的 NaN 来说很重要,复杂的 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。最终效果是传播 NaN。

步骤

首先,导入所需的库:

import numpy as np

使用 array() 方法创建两个二维 NumPy 数组。我们已插入元素:

arr1 = np.array([[6, 9, 13],[25, 11, 21]])
arr2 = np.array([[8, 12, 18],[22, 19, 26]])

显示数组:

print("Array 1...
", arr1) print("
Array 2...
", arr2)

获取数组的类型:

print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype) print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)

获取数组的维度:

print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim) print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)

获取数组的形状:

print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape) print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)

要比较两个数组并返回逐元素最大值,请在 Python NumPy 中使用 numpy.maximum() 方法。返回值为 True 或 False:

print("
Result (maximum)...
",np.maximum(arr1, arr2))

示例

import numpy as np

# Creating two 2D numpy array using the array() method
# We have inserted elements
arr1 = np.array([[6, 9, 13], [25, 11, 21]])
arr2 = np.array([[8, 12, 18],[22, 19, 26]])

# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1) print("
Array 2...
", arr2) # Get the type of the arrays print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype) print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype) # Get the dimensions of the Arrays print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim) print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim) # Get the shape of the Arrays print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape) print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape) # To compare two arrays and return the element-wise maximum, use the numpy.maximum() method in Python Numpy # Return value is either True or False print("
Result (maximum)...
",np.maximum(arr1, arr2))

输出

Array 1...
[[ 6 9 13]
[25 11 21]]

Array 2...
[[ 8 12 18]
[22 19 26]]

Our Array 1 type...
int64

Our Array 2 type...
int64

Our Array 1 Dimensions...
2

Our Array 2 Dimensions...
2

Our Array 1 Shape...
(2, 3)

Our Array 2 Shape...
(2, 3)

Result (maximum)...
[[ 8 12 18]
[25 19 26]]

更新于:2022年2月7日

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