运行numpy数组值的最大值
我需要一种快速的方法来保持运行最大的numpy数组。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])
显然我可以做一个小循环：
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
但是我的数组有成千上万的条目，我需要多次调用。似乎必须要有一个小技巧才能删除循环，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，但似乎我会重新发明轮子。
问题答案：
numpy.maximum.accumulate 为我工作。
>>> 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])
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这是一个非常基本的算法（不能再简单了），但我被难住了。我们有一个元素数组，我们必须确定最小值和最大值。 通常的方法是遍历数组，找出最小值和最大值，即2n比较。 稍微有效的方法是首先对数组的连续元素进行比较，以确定任意两个元素的最大值和最小值(N/2比较）。我们现在有n/2 min和n/2 max元素。现在我们可以在n/2+n/2+n/2（前一步）=3/2*n或1.5n中得到最终的max和min 那