Python中的 np.nanmax()

在Python中，如果要查找数组或数组的轴上忽略NaN值的最大值，可以使用numpy（np）中的 np.nanmax()函数。np.nanmax()函数返回轴上的最大值或全局最大值，忽略NaN值。

语法

numpy.nanmax(arr, axis=None)

参数说明：

• arr ： 输入数组，可以是列表（list）、元组（tuple）、数组（array），但需要是1-D或更高维度的数组。
• axis ： 需要沿着它计算的轴。默认情况下，会将所有元素看作一个整体进行计算。

返回值

numpy.nanmax() 函数返回输入数组中忽略NaN值的最大值。如果所有元素都是 NaN，则返回 NaN。

示例

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

print("数组为：")
print(arr)

print("\nnp.nanmax(arr) 输出全局最大值：", np.nanmax(arr))

print("\nnp.nanmax(arr, axis=0) 输出每列最大值：", np.nanmax(arr, axis=0))

print("\nnp.nanmax(arr, axis=1) 输出每行最大值：", np.nanmax(arr, axis=1))

输出结果如下：

数组为：
[[ 1.  2. nan]
 [ 4. nan  6.]
 [ 7.  8.  9.]]

np.nanmax(arr) 输出全局最大值： 9.0

np.nanmax(arr, axis=0) 输出每列最大值： [7. 8. 9.]

np.nanmax(arr, axis=1) 输出每行最大值： [2. 6. 9.]

在上述示例中，我们创建了一个3x3的数组，其中有一些元素被设置为NaN。然后我们使用 np.nanmax() 函数来计算数组的最大值。

• np.nanmax(arr) 输出全局最大值： 9.0
• np.nanmax(arr, axis=0) 输出每列最大值： [7. 8. 9.]
• np.nanmax(arr, axis=1) 输出每行最大值： [2. 6. 9.]

可以看出，np.nanmax() 函数可以忽略NaN值并返回所需的最大值。这在处理缺失值的数据时非常有用。