在Python中返回数组的最大值或忽略任何NaN的最大值

在这篇文章中，我们将介绍如何使用NumPy在Python中通过忽略任何NaN来返回一个数组的最大值或最大。

示例：

输入: [ -1. -2. nan 1000.]
输出: 1000.0
解释: 忽略nans的数组的最大值。

NumPy.nanmax() 方法

NumPy的numpy.nanmax()方法返回数组中的最高值或最大值或沿轴的最高值，忽略任何NaN。

语法: numpy.nanmax(a, axis=None, out=None)

参数:

• a: 类似数组的对象。
• axis：默认为无。
• out：默认为无。

返回：最大的数组值（如果没有轴，则为标量值）或具有沿指定轴的最大值的数组。

示例 1:

在这个例子中，NumPy包被导入。使用numpy.array()方法创建了一个数组，其中包含nan和其他值，np.nanmax()返回数组的最大值，忽略了nans。数组的形状、数据类型和尺寸可以通过.shape、.dtype和.ndim属性找到。

import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([-1, -2 , np.nan, 1000])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing the maximum or array ignoring Nans
print(np.nanmax(array))

输出:

[  -1.   -2.   nan 1000.]
Shape of the array is :  (4,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  float64
1000.0

示例 2:

如果我们的数组包含np.inf或正无穷大，np.nanmax()方法会返回inf。

import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([-1, -2 , np.inf,np.nan, 1000])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing the maximum or array ignoring Nans
print(np.nanmax(array))

输出:

[  -1.   -2.   inf   nan 1000.]
Shape of the array is :  (5,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  float64
inf

示例 3:

如果数组中的所有元素都是纳数，那么该方法就会引发一个运行时警告：”RuntimeWarning:遇到了全纳的片断”。

import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([np.nan, np.nan])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing the maximum or array ignoring Nans
print(np.nanmax(array))

输出:

[nan nan]
Shape of the array is :  (2,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  float64
nan
RuntimeWarning: All-NaN slice encountered