Python 如何从列表中的每个numpy数组中提取最大值？

实际上，我对python非常陌生，正在处理一些图像问题声明。陷入困境，无法摆脱困境

我有如下数据帧：

Image                       RGB                 max_1 max_2 max_3
file1   [[224,43,234][22,5,224][234,254,220]]     234   224   254
file2   [[22,143,113][221,124,224][234,254,123]]  143   224   254
file3   [[44,45,2][2,5,4][34,254,220]]             45     5   254
file4   [[224,243,34][22,5,24][24,25,20]]         243    24    25
file5   [[210,13,34][22,5,224][234,254,220]]      210   224   254

我尝试了

np.max（）

，但它给了我意想不到的结果，这意味着对于第一行，它给了我输出

254

，依此类推

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我希望输出为列max_1、max_2和max_3。

您可以这样做：

file1 = [[224,43,234],[22,5,224],[234,254,220]]

for idx, inner_list in enumerate(file1):
    print('max_'+str(idx+1)+' : '+str(max(inner_list)))

---

我假设你分别想要R，G和B的最大值。 如果你想这样做，这里有一种方法：

a = np.array([ [224,43,234], [22,5,224], [234,254,220]])
r_max = a.T[0].max()
g_max = a.T[1].max()
b_max = a.T[2].max()

另一种方式：

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[11,12,13],[21,22,23]])
print(a)

maxInRows = np.amax(a, axis=1)
print('Max value of every Row: ', maxInRows)

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你说你有一个数据帧，所以我假设它是一个

pandas

DataFrame

对象。 在这种情况下，您可以使用列表理解从列表中的每个子列表中获取最大值，并将每个元素分配给一个新列（此循环并不优雅，但会起作用）：

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使用

列表理解

：

a = np.array([[224,43,234], [22,5,224], [234,254,220]])

print([x.max() for x in a])

输出：

[234, 224, 254]

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像这样解决了这个问题。谢谢你给我所有的答案

df['max_1'] = 0
df['max_2'] = 0
df['max_3'] = 0
for i in range(5):
    df['max_1'][i] = df['RGB'][i][0].max()
    df['max_2'][i] = df['RGB'][i][1].max()
    df['max_3'][i] = df['RGB'][i][2].max()

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您希望得到什么输出？可以使用axis获取最大值，使用axis=0从列中获取最大值，或者使用asix=1从行中获取最大值。

df['max_1'] = 0
df['max_2'] = 0
df['max_3'] = 0
for i in range(5):
    df['max_1'][i] = df['RGB'][i][0].max()
    df['max_2'][i] = df['RGB'][i][1].max()
    df['max_3'][i] = df['RGB'][i][2].max()