Python 运行numpy数组值的最大值

我需要一种快速的方法来保持numpy阵列的最大运行量。例如，如果我的数组是：

x = numpy.array([11,12,13,20,19,18,17,18,23,21])

我想要：

numpy.array([11,12,13,20,20,20,20,20,23,23])

显然，我可以通过一个小循环来实现这一点：

def running_max(x):
    result = [x[0]]
    for val in x:
        if val > result[-1]:
            result.append(val)
        else:
            result.append(result[-1])
    return result

---

但是我的数组有数十万个条目，我需要多次调用它。似乎必须有一个numpy技巧来移除循环，但我似乎找不到任何有效的方法。另一种选择是将其编写为C扩展，但似乎我将重新发明轮子。

正如建议的那样，有

scipy.max.accumulate

：

In [9]: x
Out[9]: [1, 3, 2, 5, 4]

In [10]: scipy.maximum.accumulate(x)
Out[10]: array([1, 3, 3, 5, 5])

---

numpy.maximum.accumulate

适合我

>>> import numpy
>>> numpy.maximum.accumulate(numpy.array([11,12,13,20,19,18,17,18,23,21]))
array([11, 12, 13, 20, 20, 20, 20, 20, 23, 23])

---

我认为累积最大跑步量对我来说是一个窗口。不幸的是，谷歌搜索没有发现任何有用的东西。我没有安装numpy，但max.accumulate可能会工作。检查文档中的“累积”。@andrew max在numpy中没有累积属性。不过，如果是这样的话，那将是一个很好的内置解决方案。@JoshAdel:

numpy.maximum.accumulate

wim就在我之前到达了那里。不需要从scipy名称空间获取它。这是一个小家伙。scipy.*中numpy符号的重复是数字时代遗留下来的向后兼容性。对此表示抱歉。我想是个人偏见吧。