numpy数组中的算法

我已经阅读了3个形状相同（500 x 500）的光栅图像作为numpy阵列，并以这种方式放置它们：

rasters = np.array(A,B,C)

其中A、B、C是属于每个图像的2d numpy阵列

现在我必须计算以下各项：

result1 = B-A
result2 = C-B

那么

final_result = np.max([result1,result2],axis = 0)

最终结果应具有相同的A、B或C形状（即500乘500）

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我该怎么做呢？

B-A是用

np来完成的。subtract（B，A）
B-A是用
np来完成的。subtract（B，A）
你可以用
np.diff
和
np.max
：

np.max(np.diff(rasters, axis=0), axis=0)

或者：

np.max(rasters[1:] - rasters[:-1], axis=0)

您可以使用
np.diff
和
np.max
：

np.max(np.diff(rasters, axis=0), axis=0)

或者：

np.max(rasters[1:] - rasters[:-1], axis=0)

问题是把A.B和C从
光栅中取出来，还是做减法，或者别的什么？问题是做减法
np.array（A，B，C）
或者
np.array（[A，B，C]）
？np.array（[A，B，C]）。很抱歉。问题是把A.B和C从
光栅中取出来，还是做减法，或者别的什么？问题是做减法
np.array（A，B，C）
或者
np.array（[A，B，C]）
？np.array（[A，B，C]）。对不起，我真正的问题是，A，B，C…很多。所以，我想用python的方法来做。而且，我想从“光栅”来做。@simen：所以“我读了3幅光栅图像”并不完全正确，“问题是做减法”。很高兴知道。在我真正的问题中，A，B，C…很多。所以，我想用python的方法来做。而且，我想从“光栅”来做。@simen：所以“我读了3幅光栅图像”并不完全正确，“问题是做减法”。很高兴知道。