返回Python中数组沿轴的最大值或忽略所有NaN值

要返回数组的最大值或忽略所有NaN值，请使用Python中的numpy.nanmax()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，并移除指定的轴。如果a是一个0维数组或axis为None，则返回一个ndarray标量。返回与a相同的数据类型。

第一个参数a是一个包含要求最大值的数字的数组。如果a不是一个数组，则会尝试进行转换。第二个参数axis是计算最大值的轴。默认值是计算平坦数组的最大值。第三个参数out是一个替代的输出数组，用于放置结果。默认值是None；如果提供了它，它必须与预期输出的形状相同，但类型将被转换（如果需要）。

第四个参数keepdims，如果设置为True，那些被减少的轴将作为尺寸为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将正确地针对原始a进行广播。如果值不是默认值，则keepdims将传递给ndarray的子类的max方法。如果子类方法没有实现keepdims，则会引发任何异常。第五个参数是输出元素的最小值。必须存在以允许在空切片上进行计算。

步骤

首先，导入所需的库-

import numpy as np

使用array()方法创建一个numpy数组。我们添加了int类型的元素，其中包括nan（不是一个数字）。

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

显示数组 –

print("Our Array...  
",arr)

检查尺寸 –

print("  
Dimensions of our Array...  
",arr.ndim)

获取数据类型 –

print("  
Datatype of our Array object...  
",arr.dtype)

要返回数组的最大值，或忽略任何NaN的最大值，请使用numpy.nanmax()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，删除了指定的轴。如果a是一个0维数组，或者axis为None，则返回一个ndarray标量。返回的dtype与a相同 –

print("  
Result (nanmax)...  
",np.nanmax(arr, axis = 1))

示例

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

# Display the array
print("Our Array...  
",arr)

# Check the Dimensions
print("  
Dimensions of our Array...  
",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("  
Datatype of our Array object...  
",arr.dtype)

# To return the maximum of an array or maximum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmax() method in Python
print("  
Result (nanmax)...  
",np.nanmax(arr, axis = 1))

输出

Our Array...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmax)...
[30. 60.]