比較兩個陣列並在 NumPy 中返回逐元素最大值


要比較兩個陣列並返回逐元素最大值,請在 Python NumPy 中使用 **numpy.maximum()** 方法。返回值為 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最大值。如果 x1 和 x2 都是標量,則這是一個標量。

比較兩個陣列並返回一個新陣列,其中包含逐元素最大值。如果被比較的元素之一是 NaN,則返回該元素。如果兩個元素都是 NaN,則返回第一個元素。後一種區別對於複雜的 NaN 來說很重要,複雜的 NaN 定義為實部或虛部至少有一個是 NaN。最終效果是傳播 NaN。

步驟

首先,匯入所需的庫:

import numpy as np

使用 array() 方法建立兩個二維 NumPy 陣列。我們已插入元素:

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

顯示陣列:

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

獲取陣列的型別:

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

獲取陣列的維度:

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

獲取陣列的形狀:

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

要比較兩個陣列並返回逐元素最大值,請在 Python NumPy 中使用 numpy.maximum() 方法。返回值為 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))

輸出

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]]

更新於:2022年2月7日

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