本文通过函数原理和运行示例，对np.maximum()和np.minimum()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。
更多Numpy函数详解和示例，可参考

【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例，可作为工具手册使用

np.maximum()

np.maximum() 是 NumPy 库中的一个函数，用于比较两个或更多个数组元素，并返回每个元素的最大值。

函数解析

函数原型：
np.maximum(x1, x2, *args)参数：
x1, x2, *args：要进行比较的数值或数组。可以输入任意数量的参数。返回值：
返回一个相同的形状和类型与输入参数的数组，其中每个元素都是输入参数在该位置上的最大值。

运行示例

import numpy as np# 对于两个数值
print(np.maximum(3, 4))  # 对于numpy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])print(np.maximum(arr1, arr2)) 

输出：

4
[3 2 3]

在上面的示例中，我们看到 np.maximum() 函数可以用于两个数值或两个numpy数组。对于两个数值，它返回较大的那个数值。对于numpy数组，它在每个位置上比较两个数组的元素，并返回一个新数组，其中每个元素都是输入数组在该位置上的最大值。

np.maximum.accumulate()

np.maximum.accumulate 是 NumPy 库中的一个函数，它用于计算输入数组中元素的累积最大值。这个函数接受一个输入数组，然后返回一个累积最大值数组。

函数解析

函数原型为：numpy.maximum.accumulate(array)
其中 array 是输入的数组。

运行示例

例子1

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.maximum.accumulate(arr)
print(result)

输出结果：

[1 2 3 4 5]

这个例子中，输入数组 [1, 2, 3, 4, 5] 的累积最大值数组仍然是 [1, 2, 3, 4, 5]，因为每个元素本身都是它之前的最大值。

例子2

import numpy as nparr = np.array([5, 3, 8, 9, 6])
result = np.maximum.accumulate(arr)
print(result)

输出：

[5 5 8 9 9]

np.minimum()

该函数与np.maximum()原理类似，是 NumPy 库中的一个函数，用于比较两个或更多个数组元素，并返回每个元素的最小值。

函数解析

函数原型：
np.minimum(x1, x2, *args)参数：
x1, x2, *args：要进行比较的数值或数组。可以输入任意数量的参数。返回值：
返回一个相同的形状和类型与输入参数的数组，其中每个元素都是输入参数在该位置上的最小值。

运行示例

import numpy as np# 对于两个数值
print(np.minimum(3, 4))  # 对于numpy数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])
print(np.minimum(arr1, arr2)) 

输出：

3
[1 2 1]

在上面的示例中，我们看到 np.minimum() 函数可以用于两个数值或两个numpy数组。对于两个数值，它返回较小的那个数值。对于numpy数组，它在每个位置上比较两个数组的元素，并返回一个新数组，其中每个元素都是输入数组在该位置上的最小值。