应使用 np.minimum 和 np.maximum 函数，它们专为逐元素比较设计，支持广播机制并基于优化的 C 实现；也可用 np.where 实现条件选择，或通过比较运算符与算术运算组合构造结果。
如果您需要对两个 NumPy 数组执行逐元素比较并获取最小值或最大值，NumPy 提供了高度优化的向量化函数，可避免 Python 循环，显著提升计算效率。以下是实现该目标的具体方法：
一、使用 np.minimum 和 np.maximum 函数
np.minimum 和 np.maximum 是专为逐元素比较设计的通用函数，支持广播机制，能自动处理形状不完全一致的数组，并在底层调用高度优化的 C 实现，执行速度远超 Python 循环或列表推导式。
1、导入 NumPy 库：import numpy as np
2、创建两个同形状的一维数组：a = np.array([3, 7, 2, 9]); b = np.array([5, 1, 8, 4])
3、计算逐元素最小值：min_result = np.minimum(a, b)
4、计算逐元素最大值：max_result = np.maximum(a, b)
二、使用 np.where 进行条件选择
np.where 可基于布尔条件对两个数组进行元素级选择，适用于需要自定义比较逻辑（如混合 min/max 或附加条件）的场景，同样具备向量化性能，且支持三元操作语义。
1、对相同数组 a 和 b，构造逐元素最小值：min_result = np.where(a
2、构造逐元素最大值：max_result = np.where(a >= b, a, b)
3、注意：该方式在逻辑表达清晰的同时，仍保持数组级运算，无需显式循环。
三、利用 ufunc 的 reduceat 或直接比较运算符
NumPy 的比较运算符（如 ）返回布尔数组，结合乘法与加法可构造等效结果，虽略冗长但完全避免函数调用开销，在特定嵌入式或极致性能调优场景下可作为替代路径。
1、计算最小值：min_result = a * (a b)
2、计算最大值：max_result = a * (a >= b) + b * (a
3、该表达式依赖布尔值自动转换为 0/1 整数，实现条件加权叠加。
四、处理广播兼容的异形数组
当两个数组形状不同但满足 NumPy 广播规则（如 (3, 4) 与 (4,) 或 (3, 1)）时，np.minimum 和 np.maximum 仍可直接使用，无需预先扩展维度，广播过程由底层自动完成，内存与时间开销均受控。
1、定义二维数组：x = np.random.rand(3, 4)
2、定义一维数组（列向量）：y = np.random.rand(3, 1)
3、执行广播式逐元素最大值计算：result = np.maximum(x, y)
4、输出 result 形状将为 (3, 4)，且每行与 y 对应行完成独立比较。
