= = k, dtype = Ninguno, subok = True [, signature, extobj]) (máximo, x1, x2, /,

ElemElemento máximo de elementos de matriz.

Comparar dos matrices y devuelve una nueva matriz que contiene el elemento-wise
máximos Si uno de los elementos que se comparan es un NaN, entonces
se devuelve el elemento. Si ambos elementos son NaNs entonces el primero es
devuelto Esta última distinción es importante para los NaN complejos, que
se definen como al menos una de las partes real o imaginaria que es un NaN.
El efecto neto es que los NaN se propagan.

Parámetros
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x1, x2: array_like
    Las matrices que contienen los elementos a comparar. Ellos deben tener
    la misma forma, o formas que se pueden transmitir a una sola forma.
out: ndarray, None, o tuple de ndarray y None, opcional
    Una ubicación en la que se almacena el resultado. Si se proporciona, debe tener
    una forma a la que se transmiten las entradas. Si no se proporciona o «Ninguno»,
    se devuelve una matriz recién asignada. Una tupla (posible sólo como
    argumento de palabra clave) debe tener una longitud igual al número de salidas.
donde: array_like, opcional
    Los valores de True indican para calcular la ufunc en esa posición, los valores
    de Falso indican para dejar el valor en la salida solo.
kwargs
    Para otros argumentos con solo palabras clave, consulte el
    : ref: `ufunc docs <ufuncs.kwargs>`.

Devoluciones
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y: ndarray o escalar
    El máximo de `x1` y` x2`, en función de los elementos. Devuelve escalar si
    tanto `x1` como` x2` son escalares.

Ver también
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mínimo:
    Elemento mínimo de dos arrays, propaga NaNs.
fmax:
    Elemento máximo de dos arrays, ignora NaNs.
amax
    El valor máximo de una matriz a lo largo de un eje dado, propaga NaNs.
nanmax:
    El valor máximo de una matriz a lo largo de un eje dado, ignora NaNs.

fmin, amin, nanmin

Notas
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El máximo es equivalente a `` np.where (x1> = x2, x1, x2) `` cuando
ni x1 ni x2 son nanos, pero es más rápido y hace lo propio
radiodifusión.

Ejemplos
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>>> np.maximum ([2, 3, 4], [1, 5, 2])
matriz ([2, 5, 4])

>>> np.maximum (np.eye (2), [0.5, 2]) # radiodifusión
array ([[1., 2.],
       [0.5, 2.]])

np.maximum ([np.nan, 0, np.nan], [0, np.nan, np.nan])
matriz ([NaN, NaN, NaN])
>>> np.maximum (np.Inf, 1)
inf