Python NumPy nanargmax方法用法及代码示例

例子

一维数组

x = np.array([np.NaN,5,1,3])
np.nanargmax(x)



1

这里，返回 1，因为最大值(即 5)位于索引 1。相反，np.argmax(x) 方法将返回 0，因为它认为 NaN 是最大的。

二维数组

假设我们有以下 2D Numpy 数组：

x = np.array([[np.NaN,4],[1,3]])
x



array([[nan,  4.],
       [ 1.,  3.]])

整个数组的最大索引

要获取整个数组中最大值的索引，请省略 axis 参数：

np.nanargmax(x)



1

每列的最大索引

要获取按列的最大值的索引，请设置 axis=0 ：

np.nanargmax(x, axis=0)



array([1, 0])

在这里，我们将检查矩阵的每一列并计算其最大值的索引，同时忽略任何缺失值。

每行的最大索引

要按行获取最大值的索引，请设置 axis=1 ：

np.nanargmax(x, axis=1)



array([1, 1])

在这里，我们将检查矩阵的每一行并计算其最大值的索引。同时忽略任何缺失值。