Max和Maximum的差別為
np.max() 最少接收一個參數，回傳所有內容的最大值
結果
np.maximum(A, B) 最少接收兩個參數，回傳A與B逐個比較的最大值
結果


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<div class="draft-block draft--p left">Max和Maximum的差別為</div>
<ul>
  <li class="draft-block draft--li">np.max() 最少接收一個參數，回傳所有內容的最大值</li>
</ul>
<pre class="public-DraftStyleDefault-pre draft-block"><pre class="draft--code-block">import numpy as np<br>value = [1, 2, 3, 4, 9, 8, 7, 6]<br>print(np.max(value))</pre></pre>
<div class="draft-block draft--p left">結果</div>
<pre class="public-DraftStyleDefault-pre draft-block"><pre class="draft--code-block">9</pre></pre>
<ul>
  <li class="draft-block draft--li">np.maximum(A, B) 最少接收兩個參數，回傳A與B逐個比較的最大值</li>
</ul>
<pre class="public-DraftStyleDefault-pre draft-block"><pre class="draft--code-block">import numpy as np<br>value = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 9, 0, 8]<br>print(np.maximum(value, 4))</pre></pre>
<div class="draft-block draft--p left">結果</div>
<pre class="public-DraftStyleDefault-pre draft-block"><pre class="draft--code-block">[4 4 4 4 5 4 9 4 8]</pre></pre>

<p>Max和Maximum的差別為</p>
<ul>
  <li>np.max() 最少接收一個參數，回傳所有內容的最大值</li>
</ul>
<pre><code>import numpy as np<br>
value = [1, 2, 3, 4, 9, 8, 7, 6]<br>
print(np.max(value))</code></pre>
<p>結果</p>
<pre><code>9</code></pre>
<ul>
  <li>np.maximum(A, B) 最少接收兩個參數，回傳A與B逐個比較的最大值</li>
</ul>
<pre><code>import numpy as np<br>
value = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 9, 0, 8]<br>
print(np.maximum(value, 4))</code></pre>
<p>結果</p>
<pre><code>[4 4 4 4 5 4 9 4 8]</code></pre>

np.max() 最少接收一個參數，回傳所有內容的最大值

import numpy as np
value = [1, 2, 3, 4, 9, 8, 7, 6]
print(np.max(value))

np.maximum(A, B) 最少接收兩個參數，回傳A與B逐個比較的最大值

import numpy as np
value = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 9, 0, 8]
print(np.maximum(value, 4))

Python — Numpy max() maximum()

Java script 中有其中兩種宣告分別是 var 跟 let
var
結果:
let
結果:
** let 是一種區塊的變數宣告像是 if else while for 即跳出區塊時就無法取得資料


JavaScript — var let

tensorflow和numpy 中都有個argmax()
兩種用法都一樣(差別在tensorflow 要用sess.run()啟動)下面只展示numpy
用法如下
結果
**當axis=0時，會比對在column中最大數字回傳它的索引值
