numpy.nanmax#

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

返回数组的最大值或沿轴的最大值，忽略任何 NaN。当遇到全 NaN 切片时，会引发 RuntimeWarning 警告，并为该切片返回 NaN。

参数:

aarray_like: 包含要计算最大值的数字的数组。如果 a 不是数组，则尝试进行转换。
axis{int, tuple of int, None}, 可选: 计算最大值所沿的轴。默认是计算扁平化数组的最大值。
outndarray, 可选: 用于放置结果的备用输出数组。默认值为 None；如果提供，它必须与预期输出具有相同的形状，但必要时会进行类型转换。有关更多详细信息，请参见输出类型确定。
keepdimsbool, 可选: 如果设置为 True，则被缩减的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与原始 a 正确广播。如果该值不是默认值，则 keepdims 将传递给 max 的子类 ndarray 的方法。如果子类方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。
initialscalar, 可选: 输出元素的最小值。必须存在才能允许对空切片进行计算。有关详细信息，请参见 reduce。

1.22.0 版本新增。
wherebool 类型的 array_like, 可选: 用于比较最大值的元素。有关详细信息，请参见 reduce。

1.22.0 版本新增。

返回值:

nanmaxndarray: 一个与 a 具有相同形状的数组，但移除了指定的轴。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。

另请参见

nanmin: 沿给定轴的数组最小值，忽略任何 NaN。
amax: 沿给定轴的数组最大值，传播任何 NaN。
fmax: 两个数组的逐元素最大值，忽略任何 NaN。
maximum: 两个数组的逐元素最大值，传播任何 NaN。
isnan: 显示哪些元素是 NaN（非数字）。
isfinite: 显示哪些元素既不是 NaN 也不是无穷大。
amin, fmin, minimum

注意

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准 (IEEE 754)。这意味着“非数字（Not a Number）”不等于无穷大。正无穷大被视为一个非常大的数字，负无穷大被视为一个非常小的（即负数）数字。

如果输入是整数类型，则此函数等效于 np.max。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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.])

当存在正无穷大和负无穷大时

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