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法律研究在 Python 中返回陣列沿軸的最大值或忽略任何 NaN 的最大值
要在 Python 中返回陣列的最大值或忽略任何 NaN 的最大值，請使用 numpy.nanmax() 方法。該方法返回一個與 a 形狀相同的陣列，其中指定軸已移除。如果 a 是一個 0 維陣列，或者 axis 為 None，則返回一個 ndarray 標量。返回的資料型別與 a 相同。
第一個引數 a 是一個包含需要求最大值的數字的陣列。如果 a 不是陣列，則嘗試進行轉換。第二個引數 axis 是計算最大值的軸或軸集。預設情況下，計算扁平化陣列的最大值。第三個引數 out 是一個備用輸出陣列，用於放置結果。預設值為 None；如果提供，它必須與預期輸出具有相同的形狀，但如有必要，型別將被轉換。
第四個引數 keepdims 如果將其設定為 True，則減少的軸將作為大小為一的維度保留在結果中。使用此選項，結果將與原始 a 正確廣播。如果該值不是預設值，則 keepdims 將傳遞到 ndarray 子類的 max 方法。如果子類方法沒有實現 keepdims，則將引發任何異常。第五個引數是輸出元素的最小值。必須存在才能允許對空切片進行計算
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 array() 方法建立一個 numpy 陣列。我們添加了 int 型別和 nan 元素：
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
顯示陣列：
print("Our Array...
",arr)檢查維度：
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
獲取資料型別：
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)要在 Python 中返回陣列的最大值或忽略任何 NaN 的最大值，請使用 numpy.nanmax()。該方法返回一個與 a 形狀相同的陣列，其中指定軸已移除。如果 a 是一個 0 維陣列，或者 axis 為 None，則返回一個 ndarray 標量。返回的資料型別與 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))輸出
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmax)... [30. 60.]
更新於：2022年3月1日
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