在Python的数据科学世界中，`numpy` 是一个不可或缺的工具库，而其中的 `np.maximum` 函数更是处理多维数组运算时的得力助手！🤔
`np.maximum` 的主要功能是返回两个输入数组中对应元素的最大值。简单来说，它会逐元素比较两个数组，并将较大者存入结果数组中。🎯
例如，假设我们有两个数组：
```python
a = np.array([1, 5, 3])
b = np.array([2, 4, 6])
```
运行 `np.maximum(a, b)` 后，得到的结果将是 `[2, 5, 6]` 📈
不仅如此，`np.maximum` 还支持与标量进行比较。比如，若将上述代码改为 `np.maximum(a, 4)`，则输出为 `[4, 5, 4]`。这种灵活性让它在数据分析和机器学习任务中大放异彩！💡
此外，`np.maximum` 还可以用于处理缺失值（NaN）。当遇到 NaN 时，函数会智能地保留非 NaN 值，确保数据处理的准确性。📊
无论是提升效率还是简化代码，`np.maximum` 都是每位开发者手中的利器！🚀 快来试试吧！
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