numpy.ptp

numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

沿轴的值范围（最大值 - 最小值）.

函数的名称来源于’峰到峰’的缩写.

警告

ptp 保留数组的数据类型.这意味着对于n位有符号整数（例如 numpy.int8, numpy.int16 等）的输入,返回值也是一个n位有符号整数.在这种情况下,峰峰值大于 2**(n-1)-1 的值将作为负值返回.下面显示了一个带有解决方法的示例.

参数:

aarray_like

输入值.

axisNone 或 int 或 int 的元组,可选

沿其寻找峰值的轴.默认情况下,展平数组.`axis` 可以是负数,在这种情况下,它从最后一个轴计数到第一个轴.

在 1.15.0 版本加入.

如果这是一个整数的元组,则会在多个轴上执行缩减,而不是像之前那样在单个轴或所有轴上执行.

outarray_like

要在其中放置结果的替代输出数组.它必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度,但如果需要,输出值的类型将被强制转换.

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True,被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中.使用此选项,结果将正确地与输入数组广播.

如果传递的是默认值,那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 ptp 方法,然而任何非默认值将会被传递.如果子类的方法没有实现 keepdims,任何异常都会被引发.

返回:

ptpndarray 或标量

给定数组的范围 - 如果数组是一维的,则为 标量,或者是一个沿着给定轴保存结果的新数组

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([[4, 9, 2, 10],
...               [6, 9, 7, 12]])

>>> np.ptp(x, axis=1)
array([8, 6])

>>> np.ptp(x, axis=0)
array([2, 0, 5, 2])

>>> np.ptp(x)
10

这个例子展示了当输入是有符号整数数组时,可以返回负值.

>>> y = np.array([[1, 127],
...               [0, 127],
...               [-1, 127],
...               [-2, 127]], dtype=np.int8)
>>> np.ptp(y, axis=1)
array([ 126,  127, -128, -127], dtype=int8)

一种解决方法是使用 view() 方法将结果查看为具有相同位宽的无符号整数:

>>> np.ptp(y, axis=1).view(np.uint8)
array([126, 127, 128, 129], dtype=uint8)