numpy.ma.ptp#

ma.ptp(obj, axis=None, out=None, fill_value=None, keepdims=<no value>)[原始碼]#

傳回沿給定維度的（最大值 - 最小值）（即峰對峰值）。

警告

ptp 保留陣列的資料類型。這表示位元數為 n 的帶符號整數（例如 np.int8、np.int16 等）的輸入的傳回值也是位元數為 n 的帶符號整數。在這種情況下，大於 2**(n-1)-1 的峰對峰值將以負值傳回。下面顯示了一個包含解決方法的範例。

參數:
axis{None, int}，選用

沿著該軸尋找峰值。如果為 None（預設值），則使用展平的陣列。

out{None, 類陣列}，選用

在其中放置結果的替代輸出陣列。它必須具有與預期輸出相同的形狀和緩衝區長度，但如有必要，將會轉換類型。

fill_value純量或 None，選用

用於填補遮罩值的值。

keepdimsbool，選用

如果設定為 True，則縮減的軸將保留在結果中，作為大小為 1 的維度。使用此選項，結果將針對陣列正確廣播。

傳回值:
ptpndarray。

除非指定了 out，否則為保存結果的新陣列，在這種情況下，傳回對 out 的參考。

範例

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

>>> x.ptp(axis=1)
masked_array(data=[8, 6],
             mask=False,
       fill_value=999999)

>>> x.ptp(axis=0)
masked_array(data=[2, 0, 5, 2],
             mask=False,
       fill_value=999999)

>>> x.ptp()
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此範例顯示當輸入是帶符號整數陣列時，可能會傳回負值。

>>> y = np.ma.MaskedArray([[1, 127],
...                        [0, 127],
...                        [-1, 127],
...                        [-2, 127]], dtype=np.int8)
>>> y.ptp(axis=1)
masked_array(data=[ 126,  127, -128, -127],
             mask=False,
       fill_value=np.int64(999999),
            dtype=int8)

一種解決方法是使用 view() 方法將結果檢視為具有相同位元寬度的無符號整數

>>> y.ptp(axis=1).view(np.uint8)
masked_array(data=[126, 127, 128, 129],
             mask=False,
       fill_value=np.uint64(999999),
            dtype=uint8)
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