numpy fmax 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.fmax(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'fmax'>
数组元素的逐元素最大值。
比较两个数组，并返回一个包含按元素的最大值的新数组。如果要比较的元素之一是NaN，则返回non-nan元素。如果两个元素均为NaN，则返回第一个。后一种区分对于复杂的NaN至关重要，后者被定义为至少一个实部或虚部为NaN。最终结果是，在可能的情况下会忽略NaN。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | x1, x2： ： array_like
包含要比较的元素的数组。如果x1.shape != x2.shape，它们必须可广播为通用形状(即成为输出的形状)。 结果存储的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或没有，则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。 此条件通过输入广播。在条件为True的位置，将out数组设置为ufunc结果。在其他地方，out数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认创建未初始化的输出数组out=None，条件中为False的位置将保持未初始化状态。 有关其他仅关键字的参数，请参见ufunc文档。 |
| 返回值 | y： ： ndarray或标量
x1和x2的最大值(逐元素)。如果x1和x2均为标量，则为标量。 |
注意：
1.3.0版的新功能。
fmax等于np.where(x1 >= x2, x1, x2)当x1和x2都不是NaN时，它会更快并且可以正确广播。
例子：
>>> np.fmax([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([ 2., 5., 4.])
>>> np.fmax(np.eye(2), [0.5, 2])
array([[ 1. , 2. ],
[ 0.5, 2. ]])
>>> np.fmax([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([ 0., 0., nan])
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