10x10の二次元配列において上下隣り合う要素を大小を比較し新しい配列を作りたい

Question

前提・実現したいこと

10x10の二次元配列において上下隣り合う要素を大小を比較し、
大きい値を要素とした、新しい配列を作りたいです。
説明がわかりにくくて申し訳ありません。

例えばこの配列を、
[1,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[2,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[3,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[4,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[5,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[6,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[7,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[8,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[9,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[10,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
↓
[2,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[4,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[6,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[8,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
[10,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
となるように処理したいです。

■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

配列の最初の行だけを使って試行錯誤してみたのですが
縦に出力されてしまいます。
[2]
<type 'numpy.ndarray'>
[5]
<type 'numpy.ndarray'>
[9]
<type 'numpy.ndarray'>
[13]
<type 'numpy.ndarray'>
[17]
<type 'numpy.ndarray'>

該当のソースコード

import numpy as np

if __name__ == '__main__':

    a = [[1,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [2,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [3,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [4,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [5,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [6,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
         [7,1,2,3,4,5,6,7,8,9]]
    na = np.array(a)        # numpy配列にする

    data = []

    for i in range(0,len(a3),2):
        data = [sum(a3[i:i+2])]
        ndata = np.array(data).T
        ndata = ndata.T
        print(ndata)
        print(type(ndata))

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[LouiS0616]

仕様が曖昧です。
例えば最初の二行が次のようになっているときはどうするのですか？
[9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

[9,8,7,6,5,4,3,2,1,0] でしょうか、それとも [9,8,7,6,5,5,6,7,8,9] でしょうか。

[155ccmm]

わかりずらく、申し訳ありません。
[9,8,7,6,5,5,6,7,8,9]となるようにしたいです。
前回の質問で記載を間違えているところがあったので修正しました。

Answer 1

numpy.maximum(a, b) で配列 a, b を要素ごとに比較し、大きいほうの値が返されます。
この引数 a, b に a[::2] で奇数行だけ抜き出した部分配列、a[1::2] で偶数行だけ抜き出した部分配列を渡すことで目的のことが実現できます。

import numpy as np

a = np.array(
    [[1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [5, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [8, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
     [10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

b = np.maximum(a[::2], a[1::2])
print(b)

[[ 2  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [ 4  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [ 6  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [ 8  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
 [10  1  2  3  4  5  6  7  8  9]]