Python的numpy库是一个用于科学计算的开源软件包，它包含各种工具和函数，可以以一种高效且方便的方式进行数值计算。其中，对数组的操作是numpy功能的重要组成部分之一。

在numpy中，逐个元素取最大值可以使用np.maximum函数来实现。这个函数接收两个数组作为输入，返回一个新的数组，该数组由两个输入数组中的每个元素的最大值组成。下面我们将详细讨论如何使用numpy中的np.maximum函数来逐个元素取最大值，并将其组成新的数组。

1. 导入numpy

在开始使用numpy之前，需要先导入numpy库。通常，我们使用以下语句导入numpy：

import numpy as np

这将使得numpy库中的所有函数都可以通过前缀np.进行调用。

2. 创建两个数组

在此示例中，我们将创建两个包含随机整数的numpy数组。这里我们使用np.random.randint()函数来生成随机整数，该函数接收三个参数：起始值、结束值和数组形状。在本例中，我们将创建两个形状为(3,4)的数组，每个数组包含10到99之间的随机整数。

# 创建第一个数组
arr1 = np.random.randint(10, 100, size=(3, 4))
print("Array 1:n", arr1)

# 创建第二个数组
arr2 = np.random.randint(10, 100, size=(3, 4))
print("Array 2:n", arr2)

这将输出两个随机生成的数组。

3. 使用np.maximum函数

接下来，我们将使用np.maximum函数来逐个元素取最大值。该函数接收两个数组作为输入，并返回一个新的数组，该数组由输入数组中每个元素的最大值组成。以下是使用np.maximum函数的示例代码：

# 使用np.maximum函数寻找每个位置上的最大值
max_arr = np.maximum(arr1, arr2)

# 输出结果
print("Max Array:n", max_arr)

在这里，我们将arr1和arr2作为参数传递给np.maximum函数，并将其结果分配给名为max_arr的新数组变量。此时，max_arr数组中的每个元素都是arr1和arr2中对应位置上的最大值。最后，我们使用print()函数显示了新数组max_arr的内容。

4. 结论

本文介绍了如何使用numpy中的np.maximum函数来逐个元素取最大值，并将其组成新的数组。通过这种方法，我们可以高效地计算和处理多个数组，并且还能够轻松实现更复杂的数学运算。

注意，np.maximum函数只能用于两个数组之间的比较。如果要比较多个数组，则可以使用np.maximum.reduce函数。此外，numpy还提供了许多其他有用的数组操作和函数，如np.mean、np.sum等，在处理数值计算时很有用。