numpy.nanmax

numpy.nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=False) [source]

Возвращает максимальное значение массива или максимальное значение по оси, игнорируя значения NaN. При встрече срезов, содержащих только NaN, генерируется RuntimeWarning, и для этого среза возвращается NaN.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий числа, для которых требуется найти максимальное значение. Если a не является массивом, производится попытка преобразования. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется максимальное значение. По умолчанию вычисляется максимальное значение для уплощенного массива. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который помещается результат. По умолчанию None; если предоставлен, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См. doc.ufuncs для получения подробностей. Новое в версии 1.8.0. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, сохраняются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно исходного a. Новое в версии 1.8.0.

Возвращает:

nanmax : ndarray Массив с такой же формой, как и a, с удаленной указанной осью. Если a является массивом 0-мерной размерности, или если ось равна None, возвращается скаляр ndarray. Возвращается тот же тип данных, что и у a.

См. также

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорируя значения NaN.

amax

Максимальное значение массива по заданной оси, распространяя значения NaN.

fmax

Поэлементное максимальное значение двух массивов, игнорируя значения NaN.

maximum

Поэлементное максимальное значение двух массивов, распространяя значения NaN.

isnan

Показывает, какие элементы являются числом Not a Number (NaN).

isfinite

Показывает, какие элементы не являются NaN или бесконечностью.

amin, fmin, minimum

Примечания

Numpy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки (IEEE 754). Это означает, что Not a Number не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность обрабатывается как очень большое число, а отрицательная бесконечность — как очень маленькое (т. е. отрицательное) число.

Если входной тип имеет целочисленный тип, функция эквивалентна np.max.

Примеры

>>> 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.])

Когда присутствуют положительная и отрицательная бесконечности:

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