np.amax 是 NumPy 中的一个函数，用于返回数组中的最大值。它支持多维数组，并可以根据指定的轴返回该轴上的最大值。

基本用法

numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

参数说明

1. a：

   • 输入数组或类似数组的结构。

2. axis（可选）：

   • 指定计算最大值的轴。
   • 默认值为 None，表示对整个数组计算最大值。
   • 如果是多维数组，可以指定轴来沿特定轴计算最大值。

3. out（可选）：

   • 指定一个数组来存储结果。
   • 它的形状必须和计算结果的形状相同。

4. keepdims（可选）：

   • 默认值为 False。
   • 如果设置为 True，计算结果会保留原数组的维度。例如，在一个二维数组中沿一个轴求最大值后，结果仍然是二维的。

5. initial（可选）：

   • 指定最大值的初始值，计算时会与数组中的值进行比较。

6. where（可选）：

   • 布尔条件数组。仅在 where 为 True 的位置计算最大值。

返回值

• 返回数组中的最大值，如果指定了 axis，则返回沿该轴的最大值。

示例

1. 基本使用

import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.amax(arr)
print(result)  # 输出：6

2. 指定轴

import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.amax(arr, axis=0)  # 沿列计算最大值
print(result)  # 输出：[4 5 6]result = np.amax(arr, axis=1)  # 沿行计算最大值
print(result)  # 输出：[3 6]

3. 使用 keepdims

import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.amax(arr, axis=1, keepdims=True)
print(result)
# 输出：
# [[3]
#  [6]]

4. 使用 where

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4])
mask = [True, False, True, False]
result = np.amax(arr, where=mask, initial=-np.inf)
print(result)  # 输出：3

5. 使用 out

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])
out_arr = np.empty(1)  # 创建一个空数组
np.amax(arr, out=out_arr)
print(out_arr)  # 输出：[3.]

注意事项

• np.amax 和 a.max() 等效，其中 a 是一个数组。
• 如果数组为空且没有指定 initial 参数，会抛出 ValueError。

总结

• np.amax 是一个方便的工具，用于查找数组的最大值。
• 它支持多维数组的操作，并允许通过 axis、where 等参数灵活调整计算范围和结果形式。