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python - 如何沿着多维 numpy 数组的多个轴找到最大值？

问题描述

我有一个这些维度的 numpy 数组

data.shape (categories, models, types, events, days) -> (10, 11, 50, 100, 14)

现在，我想为 11 个模型中的每一个找到所有事件的 14 天的最大值。但我不知道该怎么做numpy。我不确定这是否正确。

modelmax = []
nmodels = 11

for modelcount in range(nmodels):
    modelmax.append(np.max(data[0][modelcount][:], axis=2))

例如，对于 100 个事件：

np.max(data, axis=4)[0][0][0])

[ 3.9264417   3.3029506   3.0707457   3.6646023   1.7508441   3.1634364
  6.195052    1.5353022   1.8033538   1.4508389   1.3882699   2.0849068
  3.654939    6.6364765   3.92829     6.6467876   1.5442419   4.639682
  9.361191    5.261462    1.7438816   5.6970205   2.4356377   1.6073244
  2.6177561   6.886767    3.890399    2.8880894   1.9826577   1.0888597
  4.3763924   3.8597727   1.790302    1.0277777   6.270729    9.311213
  2.318774    2.9298437   1.139397    0.9598383   3.0489902   1.6736581
  1.3983868   2.0979824   4.169757    1.0739225   1.5311266   1.4676268
  1.726325    1.8057758   2.226462    2.6197987   4.49518     2.3042605
  5.7164993   1.182242    1.5107205   2.2920077   2.205539    1.4702082
  2.154468    2.0641963   4.9628353   1.9987459   2.1360166   1.7073958
  1.943267    7.5767093   1.3124634   2.2648168   1.1504744   3.210688
  2.6720855   2.998225    4.365262    3.5410352  10.765423    4.6292825
  3.1789696   0.92157686  1.663245    1.5835482   3.1070056   1.6918416
  8.086268    3.7994847   2.4314868   1.6471033   1.1688241   1.7820593
  3.3509188   1.3092748   3.7915008   1.018912    3.2404447   1.596657
  2.0869658   2.6753283   2.1096318   8.786542  ]

我也试过

np.max(dryflow[0][:], axis=3)

但这些多维指数让我感到困惑。

标签： pythonnumpy

解决方案

如果您想要 的days每个组合的最大值(category, model, type, event)，则结果形状为 (10, 11, 50, 100, 1)：

np.max(data, axis=4)

如果您想要 的每个组合的最大值days， 则结果形状为 (10, 11, 100, 1)：types(category, model, event)

np.max(data, axis=(2,4))

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