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：
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。
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
在計算數字時我們要先搞懂運算符號代表的涵義，Python裡面的符號跟我們認知的不會有太大的差別，但是有一些代表不一樣的意思，就必須搞懂才不會在寫程式時，程式碼的重複性太高，會導致日後的維修性降低。
常常會遇到好不容易寫好程式，但是輸出的時候沒辦法按照自己想要的格式，或是間隔來輸出，這時需要用到的就是格式化輸出，格式化輸出就是調整排版的一個形式。
一、什麼是變數?
變數是指用來代表某一種資料型態的符號，以非數字的符號來表達，可以是英文字母也可以是一個英文單字，不過python有一些英文字母不能被當作變數，我們稱作保留字，例如:False、None、True、and、is、not、or、......，之後會在介紹。
IDE是甚麼?
IDE又叫做整合開發環境(Integrated Development Environment)，在編輯程式碼時有許多的步驟，例如撰寫、編譯、除錯、執行......等過程，都是分開進行，但現在可以在同一個環境下開發，而使用的這些環境正是IDE。
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