从每个numpy子数组获取数据的聚合

我有这样一个数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]).reshape(2,2,4)

array([[[ 1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11, 12],
        [13, 14, 15, 16]]])

我想得到每个子阵列的最大值：

arr[:,:,-1]

array([[ 4,  8],
       [12, 16]])

所以我希望这些子数组中的每一个都转换为它们的最大值。因此：

array([8, 16)]

我如何在不迭代的情况下做到这一点？

在numpy中使用max：

arr[:,:,-1].max(-1)

-1是您的最后一个维度

打印它：

  [8, 16]

---

IIUC您希望输出为

[8,16]

，这是您计算的子数组

arr[：，：，-1]

的最大值。试试这个-

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]).reshape(2,2,4)

np.max(arr[:,:,-1],-1)

---

问题是，如何从这些数组中获得最大聚合。也就是说，以[8,16]结尾有点混乱。您正在查找

arr[：，：，-1].max（-1）

？它将为您提供

[8,16]

。但是，如果你说的聚合是指其他东西，你能解释一下你是如何得到输出的吗？谢谢，如果您正在查找此信息，另一个可能导致相同输出的结果是

arr.max（-1）.max（-1）

。很抱歉，我刚刚意识到我的问题最初并不清楚。指定它。但是你的评论给了我想要的答案。谢谢。我会编辑这篇文章的。请随便接受。谢谢，嗯。这不是张贴答案的别名吗？在我看来，您的答案是在我的答案之后编辑的，以反映righr的答案。你之前的回答不是完整的答案。这个问题最初我并不清楚。然而，我也在我的评论中发布了它。尽管如此，它的功能版本也适合学习者。

array([ 8, 16])