Python — Numpy max() maximum()
閱讀時間約 1 分鐘
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
import numpy as np
value = [1, 2, 3, 4, 9, 8, 7, 6]
print(np.max(value))
結果
9
- 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))
結果
[4 4 4 4 5 4 9 4 8]
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫，支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本，此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑，為使用者提供了豐富的增強功能和改進，並為未來的功能開發奠定了基礎。
前言
對標題上的這兩個項目有疑惑，不知道它們返回的資料的不同；查找資料後記錄下來，讓自己以後可以回來翻閱。
正文
numpy.ndarray.flatten：返回攤平的一維array，可參考NumPy: numpy.ndarray.flatten() function，有示意圖
te
np.unique 是 NumPy 庫中的一個函數，用於找出陣列中的相同的數值。這個函數可以單純過濾只取唯一值出來，也可以選擇性地返回這些唯一值在原始陣列中的中的索引和計數。
函式
unique = np.unique(ar, return_index=False, return_inver
NumPy（Numeric Python）是Python中用於科學計算的核心庫之一。它提供了高性能的多維陣列對象（即ndarray）以及用於處理這些陣列的各種函數和工具。
在NumPy中，有幾個常用的指令可以用來創建陣列
題目敘述
輸入給定一個二元的二維矩陣grid
每次可以翻轉一條ｒｏｗ，讓每個元素的０１反相。
也可以翻轉一條ｃｏｌｕｍｎ，讓每個元素的０１反相。
可以操作任意多次。
最後把每條ｒｏｗ視為一條二進位表達式的數字，並且進行加總，得到最後的分數。
請問分數的最大值是多少？
原本的英文題目敘
NumPy 提供了一種 N 維數組類型 ndarray（N-dimensional array） ，它描述了相同類型的「數據類型」的集合。
多維數組： ndarray 是一個 N 維數組，其中 N 可以是任意整數。一維數組是向量，二維數組是矩陣
NumPy在圖像處理、機器學習、數學和統計學等領域中被廣泛應用。
以下是一些常見的應用場景：
數據處理和分析： NumPy提供了高效的多維數組（nd array）和相應的操作函數，使得對大型數據集進行快速、有效的操作變得容易。
題目敘述
題目會給定一個有n個整數的陣列nums和指定的k值，問我們長度為k的子陣列的平均值的最大值是多少?
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input: nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
Output: 12.75000
Explanati
Python 提供了一系列內建函式，其中一部分涉及數學和數學操作。
以下是一些常用的內建函式和數學相關的函式：
基本數學運算：
abs(x)： 返回 x 的絕對值。
result = abs(-5)
print(result) # 輸出: 5
max(iterable) 和 min(
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NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫，支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本，此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑，為使用者提供了豐富的增強功能和改進，並為未來的功能開發奠定了基礎。
前言
對標題上的這兩個項目有疑惑，不知道它們返回的資料的不同；查找資料後記錄下來，讓自己以後可以回來翻閱。
正文
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函式
unique = np.unique(ar, return_index=False, return_inver
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Input: nums = [1,12,-5,-6,50,3], k = 4
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以下是一些常用的內建函式和數學相關的函式：
基本數學運算：
abs(x)： 返回 x 的絕對值。
result = abs(-5)
print(result) # 輸出: 5
max(iterable) 和 min(