NumPy ptp()

import numpy as np

# create an array
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

# calculate the range of the array
range = np.ptp(array1)

print(range)

# Output: 6

ptp() 语法

numpy.ptp() 方法的语法如下：

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

ptp() 参数

numpy.ptp() 方法接受以下参数：

• array - 包含所需范围的数字的数组（可以是 array_like）
• axis (可选) - 计算范围的轴（int 或 tuple of int）
• out (可选) - 用于放置结果的输出数组（ndarray）
• keepdims (可选) - 指定是否保留原始数组的维度（bool）

ptp() 返回值

numpy.ptp() 方法沿指定的轴返回数组中值的范围（最大值 - 最小值）。

注意：如果给定轴中的某个元素是 NaN，numpy.ptp() 也会返回 NaN。

示例 1：查找 ndArray 的范围

import numpy as np

# create an array
array1 = np.array([[[0, 1], 
                    [2, 3]], 
                    [[4, 5], 
                    [6, 7]]])

# find the range of entire array 
range1 = np.ptp(array1)

# find the range across axis 0
range2 = np.ptp(array1, 0)

# find the range across axis 0 and 1
range3 = np.ptp(array1, (0, 1))

print('\nRange of the entire array:', range1)
print('\nRange across axis 0:\n', range2)
print('\nRange across axis 0 and 1', range3)

输出

Range of the entire array: 7

Range across axis 0:
[[4 4]
 [4 4]]

Range across axis 0 and 1 [6 6]

示例 2：使用可选的 keepdims 参数

如果将 keepdims 设置为 True，则结果范围数组与原始数组具有相同的维度数。

import numpy as np

array1 = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

# keepdims defaults to False
result1 = np.ptp(array1, axis = 0)

# pass keepdims as True
result2 = np.ptp(array1, axis = 0, keepdims = True)

print('Dimensions in original array:', array1.ndim)
print('Without keepdims:', result1, 'with dimensions', result1.ndim)
print('With keepdims:', result2, 'with dimensions', result2.ndim)

输出

Dimensions in original array: 2
Without keepdims: [3 3 3] with dimensions 1
With keepdims: [[3 3 3]] with dimensions 2

示例 3：使用可选的 out 参数

out 参数允许我们指定一个输出数组来存储结果。

import numpy as np

array1 = np.array([[12, 21, 13],
                [41, 15, 6]])

# create an output array
output = np.zeros(3)

# compute range and store the result in the output array
np.ptp(array1, out = output, axis = 0)

print('Range:', output)

输出

Range: [29.  6.  7.]

示例 4：ptp() 的数据类型

numpy.ptp() 方法没有参数可以指定结果将存储的输出数组的数据类型。这是因为它将使用与原始数组元素相同的数据类型。

import numpy as np

array1 = np.array([[127, 127, 127],
                [1, 0, -1]], dtype = np.int8)

# compute range and store the result in the output array
output = np.ptp(array1, axis = 0)

# print the range of the array
print('Range:', output)

# print the data type of the output array
print('Data Type of output array:', output.dtype)

输出

Range: [ 126  127 -128]
Data Type of output array: int8

在此示例中，给定的数据类型是 np.int8，范围从 **-128** 到 **127**。

对于第三列，峰峰值为 127 - (-1) = 128，超出了 np.int8 的范围，因此结果为 **-128**。

注意：当输入是符号整数数组时，可能会返回负值。