從多個方面詳細闡述np.maximum函數

一、np.maximum.reduce函數

np.maximum.reduce函數表示對於給定的一組數據，通過將每個值與後面的值進行比較，返回數組中的最大值。

import numpy as np

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

該代碼的輸出結果為：“9”，因為在數組a中，9是最大的數。

值得注意的是，np.maximum.reduce函數並不會改變原始數據，而是返回一個新的最大值。同時，np.maximum.reduce函數也可以在多維數組中使用，即可以返回每一列、每一行或整個數組中的最大值。

二、np.maximum函數

np.maximum函數接受兩個參數，分別為x和y，返回這兩個參數中的最大值。當x和y都是數組時，他們的形狀必須相同。

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)

該代碼的輸出結果為[2,4,6,8]，對於x和y中的每個位置，都返回它們的最大值。

同時，np.maximum函數也支持將一個標量值與數組進行比較：

import numpy as np

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

該代碼的輸出結果為[5,7,9,5]，因為在y數組中，2的值小於x的值5，所以y數組中的第四個元素被替換為5。

三、np.maximum.at函數

np.maximum.at函數可以將兩個數組的最大值分別賦值到第一個數組中。它接受兩個參數，分別為arr和indices，其中indices是一個元素為整數的列表，用於指定arr中將要賦值的位置。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)

該代碼的輸出結果為[5,5,5,5,0,5,0,0,0,0]。在這個例子中，np.maximum.at函數將value的值5分別賦值到了arr數組的第1,2,3,4,6個位置中。

四、np.maximum.reduceat函數

np.maximum.reduceat函數是一個有些複雜的函數，他可以讓我們在數組中切分成不同的塊，並對每個塊應用np.maximum.reduce函數，最終得到一個新的數據集。

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)

該代碼的輸出結果為[4,6,9,9]。可以看出，np.maximum.reduceat函數先將a數組劃分為四個塊：[1,2,3,4]、[5]、[6,7,8]、[9]，並分別對每個塊應用np.maximum.reduce函數。

總結

通過這篇文章，我們對np.maximum函數有了更加清晰和深入的認識。np.maximum.reduce函數是對於給定數組中的所有元素，通過不斷對比返回最大值。np.maximum函數是比較兩個數組或者一個數組和標量值，並返回它們的最大值。同時，np.maximum.at函數可以將兩個數組的最大值分別賦值到第一個數組中，而np.maximum.reduceat函數可以將一個數組切分成不同的塊，並對每個塊應用np.maximum.reduce函數，最終得到一個新的數據集。