使用 fmax() 比较两个 NumPy 数组并返回元素级最大值

要比较两个数组并返回元素级最大值，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.fmax()** 方法。返回值为 True 或 False。

比较两个数组并返回一个包含元素级最大值的新数组。如果正在比较的元素之一是 NaN，则返回非 NaN 元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个。后一种区别对于复数 NaN 非常重要，复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。其最终效果是在可能的情况下忽略 NaN。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

使用 array() 方法创建两个 2D NumPy 数组。我们插入了元素 -

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元素级最大值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.fmax() 方法。返回值为 True 或 False -

print("
Result (maximum)...
",np.fmax(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.fmax() method in Python Numpy
# Return value is either True or False
print("
Result (maximum)...
",np.fmax(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]]

AmitDiwan

更新于: 2022年2月7日

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