计算给定 NumPy 阵列沿第二轴的最大值和最小值之差
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让我们看看如何沿着第二个轴计算给定 NumPy 数组的最大值和最小值之间的差值。这里，第二个轴表示行方向。
所以首先为了找到 numpy 数组中的最大和最小元素，我们分别使用了 NumPy 库的【NumPy . amax()】和 numpy.amin() 函数。然后我们简单地对它进行减法运算。
numpy.amax(): 此函数返回数组的最大值或沿轴的最大值(如有提及)。
语法: numpy.amax(arr，axis = None，out = None，keepdims =)
numpy.amin(): 此函数返回数组的最小值或沿轴的最小值(如果提到的话)。
语法: numpy.amin(arr，axis = None，out = None，keepdims =)
现在，让我们看一个例子:
例 1:
Python 3
# import library
import numpy as np
# create a numpy 2d-array
x = np.array([[100, 20, 305],
[ 200, 40, 300]])
print("given array:\n", x)
# get maximum element row
# wise from numpy array
max1 = np.amax(x ,1)
# get minimum element row
# wise from numpy array
min1 = np.amin(x, 1)
# print the row-wise max
# and min difference
print("difference:\n", max1 - min1)
输出:
given array:
[[100 20 305]
[200 40 300]]
difference:
[285 260]
例 2:
Python 3
# import library
import numpy as np
# list
x = [12, 13, 14, 15, 16]
y = [17, 18, 19, 20, 21]
# create a numpy 2d-array
array = np.array([x, y]).reshape((2, 5))
print("original array:\n", array)
# find max and min elements
# row-wise
max1, min1 = np.amax(array, 1), np.amin(array,1)
# print the row-wise max
# and min difference
print("Difference:\n", max1 - min1)
输出:
original array:
[[12 13 14 15 16]
[17 18 19 20 21]]
Difference:
[4 4]
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