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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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
在這篇文章中，我們講述瞭如何使用numpy.where方法查找Numpy數組中值的索引。除了介紹了numpy.where的基本用法外，還舉了一些應用實例進行了詳細說明。文章最後提供了其他應用領域以及相關參考文獻。
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：
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大部分在求物件的寬度及高度，都會想到用OpenCV的findContours函式來做，從找到的輪廓中來計算物件的面積，周長，邊界框等屬性，從而得到物體的寬度與高度
[OpenCV應用][Python]利用findContours找出物件邊界框求出寬度及高度
本文將用不同的方法，利用Numpy
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IDE是甚麼?
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