NumPy中针对数组（两个以上）逐元素取最大值的函数是什么？

Question

我试图通过逐元素比较返回多个数组的最大值。例如：

A = array([0, 1, 2])
B = array([1, 0, 3])
C = array([3, 0, 4])

我希望得到的数组是array([3,1,4])。

我想使用numpy.maximum，但它只适用于两个数组。是否有一个简单的函数可以用于超过两个数组？

- Wang Yuan

Answer 1

有了这个设置：

>>> A = np.array([0,1,2])
>>> B = np.array([1,0,3])
>>> C = np.array([3,0,4])

你可以选择：

>>> np.maximum.reduce([A,B,C])
array([3, 1, 4])

或者：

>>> np.vstack([A,B,C]).max(axis=0)
array([3, 1, 4])

我会选择第一个选项。

- Daniel

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我会尝试从一开始就将数据保存在二维数组中，然后使用第二个选项。 - Sven Marnach

@SvenMarnach，axis参数最终调用了reduce，我不明白它为什么很重要。 - Daniel

Answer 2

你可以使用reduce。它会将一个二元函数反复应用于一组数值...

对于问题中给定的A、B和C...

np.maximum.reduce([A,B,C])

 array([3,1,4])

首先，它计算A和B的最大值，然后计算(np.maximum of A and B)和C的最大值。

- Gurmeet Singh

Answer 3

你也可以使用：

np.column_stack([A, B, C]).max(axis=1)

这个结果与其他答案的解决方案相同。

我比较常使用Pandas而不是NumPy，所以对我来说，更容易把一维数组看作类似于Pandas Series。上面的代码等同于：

pd.concat([A, B, C], axis=1).max(axis=1)

- BrunoF