np.max处理整数时返回结果异常：为何np.max(-2,0)与Python内置max(-2,0)输出不同？

这完全是因为两个函数的设计逻辑和用途根本不一样，不是bug哦！

先说说Python内置的max函数：它的作用是接收任意多个独立的参数，然后返回这些参数里的最大值。比如max(-2, 0)就是直接比较这两个整数，当然会返回0。

而np.max（也就是numpy.max）是专门为numpy数组设计的函数，它的参数规则完全不同：

• 第一个参数必须是数组（或者可以被numpy转换成数组的对象，比如列表）
• 第二个参数是可选的axis，用来指定沿着数组的哪个维度取最大值

当你写np.max(-2, 0)的时候，numpy会先把单个整数-2转换成一个0维numpy数组，然后处理axis=0的请求。但0维数组根本没有轴可言，所以它直接返回数组本身的值-2，这完全符合numpy的设计逻辑。

如果想用numpy实现和内置max(-2, 0)一样的效果，你需要把这两个数放到一个数组里作为第一个参数：

np.max([-2, 0])  # 这时候会返回0，和内置max结果一致

简单总结一下：

• 内置max：处理多个独立值的最大值比较，参数是多个待比较的元素
• np.max：处理数组（或类数组）在指定轴上的最大值，第一个参数是数组，第二个参数是轴方向

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zebraboard