擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>numpy.argmax</code>和<code>numpy.indices</code>来完成此操作。在</p>
<pre><code>import numpy as np
X = np.array([[[10, 1],[ 2,10],[-5, 3]],
[[-1,10],[ 0, 2],[ 3,10]],
[[ 0, 3],[10, 3],[ 1, 2]],
[[ 0, 2],[ 0, 0],[10, 0]]])
Y = np.array([[[11, 2],[ 3,11],[-4, 100]],
[[ 0,11],[ 100, 3],[ 4,11]],
[[ 1, 4],[11, 100],[ 2, 3]],
[[ 100, 3],[ 1, 1],[11, 1]]])
ind = X.argmax(axis=0)
a1,a2=np.indices(ind.shape)
print X[ind,a1,a2]
# [[10 10]
# [10 10]
# [10 10]]
print Y[ind,a1,a2]
# [[11 11]
# [11 11]
# [11 11]]
</code></pre>
<p>{a1}为这个问题提供了灵感</p>