NumPy 中的元素数组最大值函数（两个以上的数组）答案

【问题标题】：Element-wise array maximum function in NumPy (more than two arrays)NumPy 中的元素数组最大值函数（两个以上的数组）
【发布时间】：2014-03-16 00:03:36
【问题描述】：

我试图在逐元素比较中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])

我希望结果数组为array([3,1,4])。

我想使用numpy.maximum，但它只适用于两个数组。有两个以上数组的简单函数吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你也可以使用：

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

结果与其他答案的解决方案相同。

我比 NumPy 更多地使用 Pandas，所以对我来说更容易将一维数组视为类似于 Pandas 系列的东西。以上将相当于：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用reduce。它重复地将二进制函数应用于值列表...

对于问题中给出的 A、B 和 C...

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

 array([3,1,4])

它首先计算A和B的np.maximum，然后计算（A和B的np.maximum）和C的np.maximum。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用此设置：

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

你可以这样做：

>>> 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。

【讨论】：