在Python中返回数组的最大值或忽略任何NaN值

在Python中，要返回数组的最大值或忽略任何NaN值，可以使用numpy.nanmax()方法。该方法返回一个具有与a相同形状的数组，指定轴被删除。如果a是0维数组，或者axis为None，则返回一个ndarray标量。返回与a相同的dtype。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，则尝试进行转换。

第二个参数axis是计算最大值的轴或轴。默认是计算扁平化数组的最大值。第三个参数out是一个替代的输出数组，用于保存结果。默认为None；如果提供了，必须具有预期输出的相同形状，但类型将被转换（如果需要的话）。

第四个参数keepdims，如果设置为True，则减小的轴将作为结果的维度保留为大小为一。使用此选项，结果将针对原始a正确广播。如果值不是默认值，则keepdims将通过传递给ndarray的子类的max方法。如果子类方法不实现keepdims，则会引发任何异常。第五个参数是输出元素的最小值。必须提供以允许对空切片进行计算。

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。我们已经添加了int类型的元素，其中包含nan –

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

显示数组 –

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

检查尺寸 −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

获取数据类型 –

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

使用Python中的numpy.nanmax()方法来返回数组的最大值或忽略任何NaN值。该方法返回与a相同形状的数组，指定的轴将被移除。如果a是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("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

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...\n",arr)

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

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

# To return the maximum of an array or maximum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmax() method in Python
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

输出

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

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmax)...
60.0