Реальный Python: NumPy's max() и maximum(): поиск экстремальных значений в массивах

Функция max() в NumPy - это ключевой инструмент для анализа данных в Python, эффективно находящий максимальные значения в массиве. В этом руководстве мы рассмотрим использование max() и maximum(), обработку пропущенных значений иadvanced функции, такие как вещание. Функция max() в NumPy находит максимальное значение в одиночном массиве, работая как с одномерными, так и с многомерными массивами. Напротив, np.maximum() сравнивает два массива элемент за элементом, чтобы найти максимальные значения. np.amax() и max() эквивалентны в NumPy. np.nanmax() может быть использована для поиска максимального значения в массиве, игнорируя значения nan. NumPy - это библиотека Python, которая позволяет выполнять быстрые, параллельные вычисления на многомерных массивах чисел. Библиотека NumPy построена вокруг класса np.ndarray и набора методов и функций, которые используют синтаксис Python. Массивы NumPy более эффективны, чем списки, и поддерживаются огромной библиотекой методов и функций. Это руководство предоставляет введение в NumPy и его возможности, включая создание и использование массивов NumPy.