Python NumPy nanmax方法用法及代碼示例

Numpy 的 nanmax(~) 方法會忽略所有缺失值(即 NaN )並返回 Numpy 數組中的最大值。最大值也可以按行和列計算。

1. a | array_like

輸入數組。

2. axis | None 或 int | optional

允許的值如下：

默認情況下，axis=None 。

3. initial | int | optional

如果計算出的最大值小於 initial ，則將返回 initial 。

4. where | booleans 的array-like | optional

我們可以通過提供此參數來選擇要考慮的值，而不是考慮所有值。僅考慮掩碼中對應於 True 的值。

如果未提供軸參數，則返回標量。否則，返回一個 Numpy 數組。

np.nanmax([[2,5],[np.NaN,3]])



5.0

np.nanmax([[2,5],[np.NaN,3]], axis=0)



array([2., 5.])

np.nanmax([[2,5],[np.NaN,3]], axis=1)



array([5, 3])

np.nanmax([[2,5],[1,3]], initial=8)



8

這裏，計算出的最大值是 5，但它小於提供的初始值(即 8)，因此返回 8。

我們可以通過提供掩碼來選擇要計算最大值的值，而不是考慮所有值：

np.nanmax([2,5,3,4], where=[True,False,False,True], initial=-1)



4

這裏，雖然 5 從技術上來說是最大值，但它被忽略，因為它在掩碼中的對應值是 False 。請注意，我們需要在此處提供參數 initial ，如果無法計算最大值(例如，當掩碼全部為 False 時)，該參數將作為返回值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | nanmax method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。