我有一个很大的文件，每秒钟都有风速和风向。我已经将每个元素存储到一个numpy数组中。例如，风速为ws =（7、8、8.5、8、9.5）。我想以最大1分钟的风速填充另一个阵列，因此，每60个实例，我需要拉最大。我已经试过了：
gust = np.full(len(ws), 0)
indices = sig.argrelmax(ws)
gust[indices] = ws[indices]
他任意拉出最大值并将它们成功地输入到数组中，同时保持与ws数组中相同的索引，但是1）我需要它以60（1-60、61-120等）的批次检查最大值。等等）。 2）它将数字转换为整数，我需要浮点数才能保持浮点数。
参考方案
如果要以更直接的方式处理60的非整数倍，可以使用reduceat：
wind=np.random.normal(size=1000)
res=np.maximum.reduceat(wind, np.r_[:wind.size:60])
np.r_创建一个索引数组0,60,120 ...
reduceat在连续索引之间的切片上执行ufunc maximum
所以res的最后一个元素是wind的最后1000％60个元素中的最大值
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