最大值和 np.max 之间的区别

Question

我有一个关于仅使用 max(list array( 和 np.max(list array( 之间区别的问题。

这里唯一的区别是 Python 返回代码所需的时间吗？

Answer 1

它们在边缘情况下可能会有所不同，例如包含 NaN 的列表。

import numpy as np
a = max([2, 4, np.nan])     # 4
b = np.max([2, 4, np.nan])  # nan

在这种情况下，NumPy会传播NaN，而Pythonmax的行为不太确定。

关于数据类型也存在一些微妙的问题：

a = max([10**n for n in range(20)])     # a is an integer
b = np.max([10**n for n in range(20)])  # b is a float

当然，运行时间差异以numpy.max或max记录？哪一个更快？

通常，应该对 Python 列表使用max，对 NumPy 数组使用np.max，以尽量减少意外的数量。 例如，我的第二个示例并不是关于np.max而是关于数据类型转换：使用np.max列表首先转换为 NumPy 数组，但像10**19这样的元素太大而无法用 NumPy 整数类型表示，因此它们成为浮点数。