Echtes Python: NumPys max() und maximum(): Extremwerte in Arrays finden

Die max()-Funktion von NumPy ist ein wichtiger Werkzeug für die Datenanalyse in Python, da sie effizient maximale Werte innerhalb eines Arrays findet. Dieses Tutorial behandelt die Verwendung von max() und maximum(), das Umgang mit fehlenden Werten und erweiterte Funktionen wie Broadcasting. Die max()-Funktion von NumPy findet den maximalen Wert innerhalb eines einzelnen Arrays, sowohl für eindimensionale als auch für mehrdimensionale Arrays. Im Gegensatz dazu vergleicht np.maximum() zwei Arrays elementweise, um die maximalen Werte zu finden. np.amax() und max() sind in NumPy äquivalent. np.nanmax() kann verwendet werden, um den maximalen Wert in einem Array zu finden, während NaN-Werte ignoriert werden. NumPy ist eine Python-Bibliothek, die schnelle, parallelisierte Berechnungen auf mehrdimensionalen Zahlenarrays ermöglicht. Die NumPy-Bibliothek basiert auf der np.ndarray-Klasse und einer Reihe von Methoden und Funktionen, die die Python-Syntax nutzen. NumPy-Arrays sind effizienter als Listen und werden von einer riesigen Bibliothek von Methoden und Funktionen unterstützt. Dieses Tutorial bietet eine Einführung in NumPy und seine Fähigkeiten, einschließlich der Erstellung und Verwendung von NumPy-Arrays.