Real Python: NumPyのmax()とmaximum(): 配列内の極値を見つける

Python のデータ分析において、NumPy の max() 関数は主要なツールです。配列内の最大値を効率的に探索します。このチュートリアルでは、max() と maximum() の使用、欠損値の処理、ブロードキャストのような高度な機能についてカバーします。NumPy の max() 関数は、単一の配列内の最大値を探索し、1 次元配列と多次元配列の両方で動作します。一方、np.maximum() は、2 つの配列を要素ごとに比較して最大値を探索します。np.amax() と max() は NumPy で等価です。np.nanmax() を使用すると、nan 値を無視して配列内の最大値を探索できます。NumPy は、多次元数値配列に対する高速並列計算を可能にする Python ライブラリです。NumPy ライブラリは、np.ndarray クラスと Python 構文を活用するメソッドと関数のセットを中心にして構築されています。NumPy 配列はリストよりも効率的であり、巨大なメソッドと関数のライブラリによってサポートされています。このチュートリアルでは、NumPy とその機能、特に NumPy 配列の作成と使用について紹介します。