python中Numpy中的rmax和max函数区别

在NumPy中，`rmax`和`max`函数都可以用于计算数组中的最大值，但是它们的计算方式略有不同。

`max`函数是一个通用函数，它可以接受一个或多个数组作为输入，并返回这些数组中元素的最大值。当`max`函数应用于多个数组时，它将返回一个包含这些数组中每个位置上的最大值的新数组。如果未提供`axis`参数，则将所有元素视为单个一维数组，并返回其中的最大值。

`rmax`函数是一个针对多维数组的特殊函数，它只接受一个数组作为输入，并返回该数组沿着其最后一个维度的最大值。也就是说，如果输入数组是一个二维数组，则`rmax`函数将返回每行的最大值，而忽略每列的最大值。

下面是一个示例，说明这两个函数之间的差异：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算所有元素的最大值
print(np.max(arr))  # 输出：9

# 计算每行的最大值
print(np.max(arr, axis=1))  # 输出：[3 6 9]

# 计算每列的最大值
print(np.max(arr, axis=0))  # 输出：[7 8 9]

# 以下代码会报错，因为rmax只接受一个数组作为输入
# print(np.rmax(arr, axis=1))

# 计算每行的最大值
print(np.rmax(arr))  # 输出：[3 6 9]

因此，如果你只需要计算一个数组中的最大值，可以使用`max`函数。如果你要计算多维数组沿着最后一个维度的最大值，可以使用`rmax`函数。