如何獲得在Python/Numpy中獲取最大值元素的「n」矩陣的最大方法

Question

嘿，夥計們我想知道獲得最大值元素的最佳方法 - n「矩陣在Python/Numpy中。

例如：

import numpy as np 
matrices=[np.random.random((5,5)) for i in range(10)] 
# the function np.maximum from numpy only works for two matrices. 
max_matrix=np.maximum(matrices[0],matrices[1]) 
max_matrix=np.maximum(*matrices) # <- error 

你會如何解決這個問題？

Answer 1

使用reduce：

reduce(np.maximum, matrices) 

從docs：

reduce（功能，迭代 [，初始化]）

應用的兩個參數函數累積到可迭代的項目，從左到右依次爲 ，以便將迭代次數減少爲單個值。例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])計算 ((((1+2)+3)+4)+5)。左邊的參數x是累計值， 正確的參數y是可迭代的更新值。如果 可選初始值設定項存在，它將放置在計算中可迭代的項目 之前，並且當可迭代對象 爲空時，它將用作默認值。如果初始化程序沒有給出並且可迭代只包含一個 項目，則返回第一個項目。

Answer 2

import numpy as np 
matrices=[np.random.random((5,5)) for i in range(10)] 
np.max(np.hstack(matrices)) 

會給你所有n個矩陣的最大值。這基本上使用np.hstack將matrices中的所有矩陣合併到一個數組中，然後獲取該新數組的最大值。這假定所有的矩陣都有相同的行數。您也可以使用np.vstack或np.concatenate來達到類似的效果。

編輯我重讀你的問題，你可能會真正想要的東西更像：

np.max(np.dstack(matrices),axis=2) 

這將棧中所有的矩陣沿第三軸線，然後給你沿着這個方向最大，爲你的情況返回一個5x5矩陣。

編輯＃2這裏有一些計時：

In [33]: matrices = [np.random.random((5,5)) for i in range(10)] 

In [34]: %timeit np.dstack(matrices).max(2) 
10000 loops, best of 3: 92.6 us per loop 

In [35]: %timeit np.array(matrices).max(axis=0) 
10000 loops, best of 3: 90.9 us per loop 

In [36]: %timeit reduce(np.maximum, matrices) 
10000 loops, best of 3: 25.8 us per loop 

和一些較大的陣列：

In [37]: matrices = [np.random.random((200,200)) for i in range(100)] 

In [38]: %timeit np.dstack(matrices).max(2) 
10 loops, best of 3: 111 ms per loop 

In [39]: %timeit np.array(matrices).max(axis=0) 
1 loops, best of 3: 697 ms per loop 

In [40]: %timeit reduce(np.maximum, matrices) 
100 loops, best of 3: 12.7 ms per loop 

史蒂芬獲勝！