max

数组的最大元素

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语法

M = max(A)

M = max(A,[],dim)

M = max(A,[],nanflag)

M = max(A,[],dim,nanflag)

[M,I] = max(___)

M = max(A,[],'all')

M = max(A,[],vecdim)

M = max(A,[],'all',nanflag)

M = max(A,[],vecdim,nanflag)

[M,I] = max(A,[],'all',___)

[M,I] = max(A,[],___,'linear')

C = max(A,B)

C = max(A,B,nanflag)

___ = max(___,'ComparisonMethod',method)

说明

示例

M = max(A) 返回数组的最大元素。

如果 A 是向量，则 max(A) 返回 A 的最大值。
如果 A 为矩阵，则 max(A) 是包含 A 的每一列的最大值的行向量。
如果 A 是多维数组，则 max(A) 沿大小不等于 1 的 A 的第一个维度计算，并将这些元素视为向量。此维度的大小将变为 1，而所有其他维度的大小保持不变。如果 A 是第一个维度长度为零的空数组，则 max(A) 返回与 A 大小相同的空数组。

示例

M = max(A,[],dim) 返回维度 dim 上的最大元素。例如，如果 A 为矩阵，则 max(A,[],2) 是包含每一行的最大值的列向量。

示例

M = max(A,[],nanflag) 指定在计算中包括还是忽略 NaN 值。例如，max(A,[],'includenan') 包括 A 中的所有 NaN 值，而 max(A,[],'omitnan') 则会忽略这些值。

M = max(A,[],dim,nanflag) 还指定使用 nanflag 选项时的运算维度。

示例

[M,I] = max(___) 在上述语法基础上，还返回 A 中最大值在运算维度上的对应索引。

示例

M = max(A,[],'all') 查找 A 的所有元素的最大值。此语法适用于 MATLAB^® R2018b 及更高版本。

示例

M = max(A,[],vecdim) 计算向量 vecdim 所指定的维度上的最大值。例如，如果 A 是矩阵，则 max(A,[],[1 2]) 计算 A 中所有元素的最大值，因为矩阵的每个元素都包含在由维度 1 和 2 定义的数组切片中。

M = max(A,[],'all',nanflag) 计算在使用 nanflag 选项时 A 的所有元素的最大值。

M = max(A,[],vecdim,nanflag) 指定在使用 nanflag 选项时要运算的多个维度。

[M,I] = max(A,[],'all',___) 返回在指定 'all' 时 A 中最大值在 A 中的对应线性索引。

示例

[M,I] = max(A,[],___,'linear') 返回 A 中最大值在 A 中的对应线性索引。

示例

C = max(A,B) 返回从 A 或 B 中提取的最大元素的数组。

C = max(A,B,nanflag) 还指定如何处理 NaN 值。

___ = max(___,'ComparisonMethod',method) 为上述任何语法指定如何比较元素，此项为可选项。例如，对于向量 A = [-1 2 -9]，语法 max(A,[],'ComparisonMethod','abs') 根据绝对值比较 A 的元素并返回 -9。

示例

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向量中的最大元素

打开实时脚本

创建一个向量并计算其最大元素。

A = [23 42 37 18 52];
M = max(A)

M = 52

最大复数元素

打开实时脚本

创建一个复数向量并计算其最大元素，即具有最大幅值的元素。

A = [-2+2i 4+i -1-3i];
max(A)

ans = 4.0000 + 1.0000i

每个矩阵列中的最大元素

打开实时脚本

创建一个矩阵并计算每列中的最大元素。

A = [2 8 4; 7 3 9]

A = 2×3

     2     8     4
     7     3     9

M = max(A)

M = 1×3

     7     8     9

每个矩阵行中的最大元素

打开实时脚本

创建一个矩阵并计算每行中的最大元素。

A = [1.7 1.2 1.5; 1.3 1.6 1.99]

A = 2×3

    1.7000    1.2000    1.5000
    1.3000    1.6000    1.9900

M = max(A,[],2)

存在 `NaN` 时的最大元素

打开实时脚本

创建一个向量并计算其最大值，不包括 NaN 值。

A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19];
M = max(A,[],'omitnan')

M = 3.9800

由于 'omitnan' 是默认选项，因此 max(A) 也将生成此结果。

使用 'includenan' 标志可返回 NaN。

M = max(A,[],'includenan')

M = NaN

最大元素索引

打开实时脚本

创建一个矩阵 A 并计算每列中的最大元素，以及这些元素在 A 中显示的行索引。

A = [1 9 -2; 8 4 -5]

A = 2×3

     1     9    -2
     8     4    -5

[M,I] = max(A)

M = 1×3

     8     9    -2

I = 1×3

     2     1     1

数组页面的最大值

打开实时脚本

创建一个三维数组并计算每页数据（行和列）的最大值。

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
M1 = max(A,[],[1 2])

M1 = 
M1(:,:,1) =

     4


M1(:,:,2) =

    13


M1(:,:,3) =

     8

从 R2018b 开始，要计算一个数组的所有维度上的最大值，可以在向量维参数中指定每个维度，或使用 'all' 选项。

M2 = max(A,[],[1 2 3])

M2 = 13

Mall = max(A,[],'all')

Mall = 13

返回线性索引

打开实时脚本

创建一个矩阵 A，并返回矩阵 M 中每行的最大值。使用 'linear' 选项还可以返回线性索引 I，满足 M = A(I)。

A = [1 2 3; 4 5 6]

A = 2×3

     1     2     3
     4     5     6

[M,I] = max(A,[],2,'linear')

maxvals = A(I)

maxvals = 2×1

     3
     6

最大元素比较

打开实时脚本

创建一个矩阵并返回其各个元素与标量相比的最大值。

A = [1 7 3; 6 2 9]

A = 2×3

     1     7     3
     6     2     9

B = 5;
C = max(A,B)

C = 2×3

     5     7     5
     6     5     9

输入参数

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`A` — 输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

输入数组，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。

如果 A 是复矩阵，则 max(A) 返回幅值最大的复数。如果幅值相等，则 max(A) 返回具有最大幅值和最大相位角的值。
如果 A 是标量，则 max(A) 返回 A。
如果 A 为 0×0 空数组，则 max(A) 也是空数组。

如果 A 的类型为 categorical，则它必须是有序的。

复数支持： 是

`dim` — 沿其运算的维度
正整数标量

沿其运算的维度，指定为正整数标量。如果不指定维度，则默认为第一个大于 1 的数组维度。

维度 dim 表示长度减至 1 的维度。size(M,dim) 为 1，而所有其他维的大小保持不变，除非 size(A,dim) 为 0。如果 size(A,dim) 为 0，则 max(A,dim) 返回与 A 大小相同的空数组。

以一个 m×n 输入矩阵 A 为例：

max(A,[],1) 计算 A 的每列中元素的最大值，并返回一个 1×n 行向量。
max(A,[],2) 计算 A 的每行中元素的最大值，并返回一个 m×1 列向量。

`vecdim` — 维度向量
正整数向量

维度向量，指定为正整数向量。每个元素代表输入数组的一个维度。指定的操作维度的输出长度为 1，而其他保持不变。

以 2×3×3 输入数组 A 为例。然后 max(A,[],[1 2]) 返回 1×1×3 数组，其元素是在 A 的每个页面上计算的最大值。

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

`B` — 其他输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

其他输入数组，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。输入 A 和 B 必须具有相同的大小或具有兼容的大小（例如，A 是一个 M×N 矩阵，B 是标量或 1×N 行向量）。有关详细信息，请参阅基本运算的兼容数组大小。

A 和 B 的数据类型必须相同，除非其中一个是 double。如果是那样，另一个数组的数据类型可以是 single、duration 或任何整数类型。
如果 A 和 B 均为有序 categorical 数组，则必须具有顺序相同的同一类别集。

复数支持： 是

`nanflag` — `NaN` 条件
`'omitnan'` （默认） | `'includenan'`

NaN 条件，指定为下列值之一：

'omitnan' - 忽略输入中的所有 NaN 值。如果所有元素均为 NaN，则 max 返回第一个元素。
'includenan' - 在计算输入中包括 NaN 值。

对于 datetime 数组，还可以使用 'omitnat' 或 'includenat' 分别忽略和包含 NaT 值。

对于 categorical 数组，还可以使用 'omitundefined' 或 'includeundefined' 分别忽略和包含未定义的值。

数据类型： char

`method` — 比较方法
`'auto'` （默认） | `'real'` | `'abs'`

数值输入的比较方法，指定为以下值之一：

'auto' - 对于数值输入数组 A，当 A 为实数时，按 real(A) 比较元素，当 A 为复数时，按 abs(A) 比较元素。
'real' - 对于数值输入数组 A，当 A 是实数或复数时，按 real(A) 比较元素。如果 A 包含具有相等实部的元素，则使用 imag(A) 进行排序。
'abs' - 对于数值输入数组 A，当 A 是实数或复数时，按 abs(A) 比较元素。如果 A 包含具有相等模的元素，则使用区间 (-π,π] 中的 angle(A) 进行排序。

输出参数

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`M` — 最大值
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

最大值，以标量、向量、矩阵或多维数组形式返回。size(M,dim) 为 1，而所有其他维度的大小与 A 中的相应维度的大小匹配，除非 size(A,dim) 为 0。如果 size(A,dim) 为 0，则 M 是大小与 A 相同的空数组。

`I` — 索引
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

索引，以标量、向量、矩阵或多维数组形式返回。I 的大小与第一个输出相同。

当未指定 'linear' 时，I 是运算维度上的索引。当指定了 'linear' 时，I 包含最大值在 A 中的对应线性索引。

如果最大元素出现多次，则 I 包含值的第一次出现位置的索引。

`C` — `A` 或 `B` 中的最大元素
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

A 或 B 中的最大元素，以标量、向量、矩阵或多维数组的形式返回。C 的大小由 A 和 B 的维度的隐式扩展决定。有关详细信息，请参阅基本运算的兼容数组大小。

C 的数据类型取决于 A 和 B 的数据类型：

如果 A 和 B 是相同的数据类型，则 C 与 A 和 B 的数据类型匹配。
如果 A 或 B 为 single，则 C 为 single。
如果 A 或 B 为整数数据类型且另一个为标量 double，则 C 采用整数数据类型。

扩展功能

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

此函数完全支持 tall 数组。有关详细信息，请参阅 tall 数组。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

如果为了提供 dim 或 nanflag 而为第二个参数指定空数组，则第二个参数必须为固定大小且维度为 0×0。
如果指定 dim 或 nanflag，则它们必须为常量。
如果输入是可变大小数组，则要运算的维度的长度在运行时不能为零。
请参阅Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder)。
请参阅具有零值虚部的复数数据的代码生成 (MATLAB Coder)。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

用法说明和限制：

如果为了提供 dim 或 nanflag 而为第二个参数指定空数组，则第二个参数必须为固定大小且维度为 0×0。
如果指定 dim 或 nanflag，则它们必须为常量。
请参阅Variable-Sizing Restrictions for Code Generation of Toolbox Functions (MATLAB Coder)。
请参阅具有零值虚部的复数数据的代码生成 (MATLAB Coder)。

HDL 代码生成
使用 HDL Coder™ 为 FPGA 和 ASIC 设计生成 Verilog 代码和 VHDL 代码。

用法说明和限制：

不支持三维矩阵或更大矩阵的输入。
不支持具有复数数据类型的输入。
输入矩阵或向量的大小必须相等。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

此函数完全支持分布式数组。有关详细信息，请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

主题

数组索引

max

语法

说明

示例

向量中的最大元素

最大复数元素

每个矩阵列中的最大元素

每个矩阵行中的最大元素

存在 NaN 时的最大元素

最大元素索引

数组页面的最大值

返回线性索引

最大元素比较

输入参数

A — 输入数组 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

dim — 沿其运算的维度 正整数标量

vecdim — 维度向量 正整数向量

B — 其他输入数组 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

nanflag — NaN 条件 'omitnan' （默认） | 'includenan'

method — 比较方法 'auto' （默认） | 'real' | 'abs'

输出参数

M — 最大值 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

I — 索引 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

C — A 或 B 中的最大元素 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

扩展功能

tall 数组 对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

HDL 代码生成 使用 HDL Coder™ 为 FPGA 和 ASIC 设计生成 Verilog 代码和 VHDL 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

另请参阅

主题

WeChat

存在 `NaN` 时的最大元素

`A` — 输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`dim` — 沿其运算的维度
正整数标量

`vecdim` — 维度向量
正整数向量

`B` — 其他输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`nanflag` — `NaN` 条件
`'omitnan'` （默认） | `'includenan'`

`method` — 比较方法
`'auto'` （默认） | `'real'` | `'abs'`

`M` — 最大值
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`I` — 索引
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

`C` — `A` 或 `B` 中的最大元素
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

HDL 代码生成
使用 HDL Coder™ 为 FPGA 和 ASIC 设计生成 Verilog 代码和 VHDL 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。