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Python numpy nanmax用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中 numpy.nanmax 的用法。

用法:

numpy.nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回数组的最大值或沿轴的最大值,忽略任何 NaN。当遇到 all-NaN 切片时,会引发 RuntimeWarning,并为该切片返回 NaN。

参数

a array_like

包含需要最大值的数字的数组。如果 a 不是数组,则尝试转换。

axis {int,int 元组,无},可选

沿其计算最大值的一个或多个轴。默认是计算展平数组的最大值。

out ndarray,可选

用于放置结果的备用输出数组。默认为 None ;如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如果需要,类型将被强制转换。有关更多详细信息,请参阅输出类型确定。

keepdims 布尔型,可选

如果将其设置为 True,则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项,结果将针对原始 a 正确广播。

如果该值不是默认值,则保持昏暗将被传递到max子类的方法numpy.ndarray。如果子类方法没有实现保持昏暗将引发任何异常。

initial 标量,可选

输出元素的最小值。必须存在以允许对空切片进行计算。有关详细信息,请参阅 reduce

where 类似于 bool 的数组,可选

要比较最大值的元素。有关详细信息,请参阅 reduce

返回

nanmax ndarray

一个与 a 形状相同的数组,移除了指定的轴。如果 a 是一个 0-d 数组,或者如果 axis 是 None,则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。

注意

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。这意味着“Not a Number”并不等于无穷大。正无穷大被视为非常大的数,负无穷大被视为非常小的(即负)数。

如果输入具有整数类型,则该函数等效于 np.max。

例子

>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanmax(a)
3.0
>>> np.nanmax(a, axis=0)
array([3.,  2.])
>>> np.nanmax(a, axis=1)
array([2.,  3.])

当存在正无穷大和负无穷大时:

>>> np.nanmax([1, 2, np.nan, np.NINF])
2.0
>>> np.nanmax([1, 2, np.nan, np.inf])
inf

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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.nanmax。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。