从多个方面详细阐述np.maximum函数

一、np.maximum.reduce函数

np.maximum.reduce函数表示对于给定的一组数据，通过将每个值与后面的值进行比较，返回数组中的最大值。

import numpy as np

a = np.array([3, 2, 7, 5, 9])
result = np.maximum.reduce(a)
print(result)

该代码的输出结果为：“9”，因为在数组a中，9是最大的数。

值得注意的是，np.maximum.reduce函数并不会改变原始数据，而是返回一个新的最大值。同时，np.maximum.reduce函数也可以在多维数组中使用，即可以返回每一列、每一行或整个数组中的最大值。

二、np.maximum函数

np.maximum函数接受两个参数，分别为x和y，返回这两个参数中的最大值。当x和y都是数组时，他们的形状必须相同。

import numpy as np

x = np.array([1, 3, 5, 7])
y = np.array([2, 4, 6, 8])
result = np.maximum(x, y)
print(result)

该代码的输出结果为[2,4,6,8]，对于x和y中的每个位置，都返回它们的最大值。

同时，np.maximum函数也支持将一个标量值与数组进行比较：

import numpy as np

x = 5
y = np.array([3, 7, 9, 2])
result = np.maximum(x, y)
print(result)

该代码的输出结果为[5,7,9,5]，因为在y数组中，2的值小于x的值5，所以y数组中的第四个元素被替换为5。

三、np.maximum.at函数

np.maximum.at函数可以将两个数组的最大值分别赋值到第一个数组中。它接受两个参数，分别为arr和indices，其中indices是一个元素为整数的列表，用于指定arr中将要赋值的位置。如下面的例子所示：

import numpy as np

arr = np.zeros(10)
indices = [0, 1, 2, 3, 5]
value = 5
np.maximum.at(arr, indices, value)
print(arr)

该代码的输出结果为[5,5,5,5,0,5,0,0,0,0]。在这个例子中，np.maximum.at函数将value的值5分别赋值到了arr数组的第1,2,3,4,6个位置中。

四、np.maximum.reduceat函数

np.maximum.reduceat函数是一个有些复杂的函数，他可以让我们在数组中切分成不同的块，并对每个块应用np.maximum.reduce函数，最终得到一个新的数据集。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
indices = [0, 4, 5, 8]
result = np.maximum.reduceat(a, indices)
print(result)

该代码的输出结果为[4,6,9,9]。可以看出，np.maximum.reduceat函数先将a数组划分为四个块：[1,2,3,4]、[5]、[6,7,8]、[9]，并分别对每个块应用np.maximum.reduce函数。

总结

通过这篇文章，我们对np.maximum函数有了更加清晰和深入的认识。np.maximum.reduce函数是对于给定数组中的所有元素，通过不断对比返回最大值。np.maximum函数是比较两个数组或者一个数组和标量值，并返回它们的最大值。同时，np.maximum.at函数可以将两个数组的最大值分别赋值到第一个数组中，而np.maximum.reduceat函数可以将一个数组切分成不同的块，并对每个块应用np.maximum.reduce函数，最终得到一个新的数据集。