如何从一组数字中重复找到python中的最大数字

我有一个numpy数组，如下所示：

[12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67] 

该数据中有20个数字，分为4组，每组5个数字。所以对于前男友来说

12,544,73,56,30
84,34,29,78,22 etc.

我想找出每个组的最大数量，并将它们存储在列表中。 比如：

---

我是python新手，请帮助。

先尝试拆分，然后找出最大值

x = np.array([12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67])
n = 4
res = np.array(np.array_split(x, n)).max(axis=1)

---

res:

array([544,  84,  98,  94])

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尝试先拆分，然后找出最大值

x = np.array([12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67])
n = 4
res = np.array(np.array_split(x, n)).max(axis=1)

---

res:

array([544,  84,  98,  94])

像这样的

import pandas as pd
field = [12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67]
field = pd.DataFrame(field)
field.rolling(window = 5, win_type = None).max().iloc[4::5]

给出：

4   544.0
9   84.0
14  98.0
19  94.0

每五步

更新 还有一个更快的：

field = np.array([12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67])
field.reshape(-1, 5).max(axis=1)

像这样的

import pandas as pd
field = [12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67]
field = pd.DataFrame(field)
field.rolling(window = 5, win_type = None).max().iloc[4::5]

给出：

4   544.0
9   84.0
14  98.0
19  94.0

每五步

更新 还有一个更快的：

field = np.array([12,544,73,56,30,84,34,29,78,22,73,23,98,83,35,62,52,94,44,67])
field.reshape(-1, 5).max(axis=1)

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拆分为块并为每个块计算最大值：拆分为块并为每个块计算最大值：从导入中删除numpy，因为解决方案不使用它。从导入中删除numpy，因为解决方案不使用它。