np.max 与 np.maximum

　

maximum

1. 参数

首先比较二者的参数部分：

• np.max：(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
  • 求序列的最值
  • 最少接收一个参数
  • axis：默认为列向（也即 axis=0），axis = 1 时为行方向的最值；
• np.maximum：(X, Y, out=None)
  • X 与 Y 逐位比较取其大者；
  • 最少接收两个参数

2. 使用上

>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])
2

>> np.maximum([-2, -1, 0, 1, 2], 0)
array([0, 0, 0, 1, 2])

>>> np.maximum([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([2, 5, 4])

>>> np.maximum(np.eye(2), [0.5, 2]) # broadcasting
array([[ 1. ,  2. ],
       [ 0.5,  2. ]])

>>> np.maximum([np.nan, 0, np.nan], [0, np.nan, np.nan])
array([ NaN,  NaN,  NaN])
>>> np.maximum(np.Inf, 1)
inf

    

当然 np.maximum 接受的两个参数，也可以大小一致，也可以维度不同，

或者更为准确地说，第二个参数只是一个单独的值时，其实是用到了维度的 broadcast 机制；

值得注意的是，numpy中array的broadcasting特性，非常有用。

一个常用应用是np.maximum(0,array)，可作为ReLU gate。

关于numpy中的广播操作：https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/80628577

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