Python numpy nanmax用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.nanmax 的用法。

用法:

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

返回數組的最大值或沿軸的最大值，忽略任何 NaN。當遇到 all-NaN 切片時，會引發 RuntimeWarning，並為該切片返回 NaN。

參數：

a： array_like

包含需要最大值的數字的數組。如果 a 不是數組，則嘗試轉換。

axis： {int，int 元組，無}，可選

沿其計算最大值的一個或多個軸。默認是計算展平數組的最大值。

out： ndarray，可選

用於放置結果的備用輸出數組。默認為 None ；如果提供，它必須具有與預期輸出相同的形狀，但如果需要，類型將被強製轉換。有關更多詳細信息，請參閱輸出類型確定。

keepdims： 布爾型，可選

如果將其設置為 True，則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。使用此選項，結果將針對原始 a 正確廣播。

如果該值不是默認值，則保持昏暗將被傳遞到max子類的方法numpy.ndarray。如果子類方法沒有實現保持昏暗將引發任何異常。

initial： 標量，可選

輸出元素的最小值。必須存在以允許對空切片進行計算。有關詳細信息，請參閱 reduce 。

where： 類似於 bool 的數組，可選

要比較最大值的元素。有關詳細信息，請參閱 reduce 。

返回：

nanmax： ndarray

一個與 a 形狀相同的數組，移除了指定的軸。如果 a 是一個 0-d 數組，或者如果 axis 是 None，則返回一個 ndarray 標量。返回與 a 相同的 dtype。

注意：

NumPy 使用 IEEE 二進製浮點算術標準 (IEEE 754)。這意味著“Not a Number”並不等於無窮大。正無窮大被視為非常大的數，負無窮大被視為非常小的(即負)數。

如果輸入具有整數類型，則該函數等效於 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.])

當存在正無窮大和負無窮大時：

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