Python NumPy에서 max, amax, maximum 비교 분석
2024-07-27
max 함수:
- 배열의 전체 요소 중 최대값을 반환합니다.
- 축(axis)을 지정하여 특정 축에 대한 최대값을 계산할 수 있습니다.
- 반환 값은 스칼라(scalar)입니다.
import numpy as np
# 1차원 배열
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
max_value = np.max(arr)
# 2차원 배열
arr2 = np.array([[1, 3, 2], [5, 4, 6]])
max_value_axis0 = np.max(arr2, axis=0) # 각 열의 최대값
max_value_axis1 = np.max(arr2, axis=1) # 각 행의 최대값
print(max_value) # 5
print(max_value_axis0) # [5 4 6]
print(max_value_axis1) # [5 6]
max함수와 유사하지만, 특정 dtype에 대한 최대값을 계산합니다.- 유용한 경우는 오버플로(overflow)를 방지하거나 정밀도를 유지해야 하는 경우입니다.
# 8비트 정수 배열
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4], dtype=np.uint8)
max_value = np.max(arr) # 255 (overflow 발생)
amax_value = np.amax(arr) # 5
print(max_value) # 255
print(amax_value) # 5
maximum 함수:
- 두 배열을 비교하여 각 요소별 최대값을 반환합니다.
- 브로드캐스팅(broadcasting)을 지원합니다.
arr1 = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
arr2 = np.array([2, 4, 3, 6, 5])
max_values = np.maximum(arr1, arr2)
print(max_values) # [2 4 3 6 5]
요약 및 선택 가이드:
| 함수 | 설명 | 주요 차이점 |
|---|---|---|
max | 배열의 최대값을 반환 | 축 지정 가능, 반환 값은 스칼라 |
amax | 특정 dtype에 대한 최대값을 반환 | 오버플로 방지, 정밀도 유지 |
maximum | 두 배열의 요소별 최대값을 반환 | 브로드캐스팅 지원 |
선택 가이드:
- 일반적으로
max함수를 가장 많이 사용합니다. - 오버플로 가능성이 있거나 정밀도 유지가 중요한 경우
amax함수를 사용합니다. - 두 배열의 요소별 최대값을 계산해야 하는 경우
maximum함수를 사용합니다.
예제 코드
max 함수 예시
import numpy as np
# 1차원 배열
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
# 배열의 최대값 출력
max_value = np.max(arr)
print(f"배열의 최대값: {max_value}")
# 특정 축에 대한 최대값 출력
max_value_axis0 = np.max(arr, axis=0)
print(f"0번 축에 대한 최대값: {max_value_axis0}")
# 2차원 배열
arr2 = np.array([[1, 3, 2], [5, 4, 6]])
# 각 행의 최대값 출력
max_value_axis1 = np.max(arr2, axis=1)
print(f"1번 축에 대한 최대값: {max_value_axis1}")
amax 함수 예시
# 8비트 정수 배열
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4], dtype=np.uint8)
# `max` 함수 사용 시 오버플로 발생
max_value = np.max(arr)
print(f"`max` 함수 결과: {max_value}") # 255
# `amax` 함수 사용 시 오버플로 방지
amax_value = np.amax(arr)
print(f"`amax` 함수 결과: {amax_value}") # 5
maximum 함수 예시
arr1 = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
arr2 = np.array([2, 4, 3, 6, 5])
# 두 배열의 요소별 최대값 계산
max_values = np.maximum(arr1, arr2)
print(f"두 배열의 요소별 최대값: {max_values}")
참고
NumPy에서 max, amax, maximum의 대체 방법
for 루프:
def find_max(arr):
max_value = arr[0]
for i in range(1, len(arr)):
if arr[i] > max_value:
max_value = arr[i]
return max_value
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
max_value = find_max(arr)
print(f"최대값: {max_value}")
np.sort:
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
max_value = arr[-1]
print(f"최대값: {max_value}")
np.partition:
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
kth_largest = np.partition(arr, -1)[-1]
print(f"kth 최대값: {kth_largest}") # k = len(arr) - 1
np.percentile:
arr = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
percentile_value = np.percentile(arr, 100)
print(f"{100}th 백분위수 값: {percentile_value}")
특정 라이브러리:
scipy.stats.maxwell: Maxwell 분포의 최대값 계산statsmodels.distributions.empirical_distribution.max: 경험적 분포의 최대값 계산
주의 사항:
- for 루프를 사용하는 방법은 느리고 비효율적입니다.
np.sort와np.partition은 배열을 정렬하므로 원본 배열이 변경될 수 있습니다.np.percentile은 백분위수 값을 계산하는 함수이며, 최대값과 동일하지 않을 수 있습니다.- 특정 라이브러리를 사용하는 방법은 해당 라이브러리에 대한 이해가 필요합니다.
- 배열 크기가 작거나 속도가 중요하지 않은 경우 for 루프를 사용할 수 있습니다.
- 배열 크기가 크거나 속도가 중요한 경우
max,amax,maximum함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 특정 분포를 따르는 데이터의 최대값을 계산해야 하는 경우 해당 분포에 대한 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
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