numpy.nanmax

numpy.nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>) [source]

Возвращает максимальное значение массива или максимальное значение по оси, игнорируя значения NaN. Если встречаются сплошные срезы NaN, генерируется исключение RuntimeWarning, и для этого среза возвращается NaN.

Параметры:

a : array_like Массив с числами, для которых требуется максимальное значение. Если a не является массивом, производится попытка преобразования. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется максимум. По умолчанию вычисляется максимум для уплощенного массива. out : ndarray, необязательно Альтернативный выходной массив, в котором нужно разместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См. doc.ufuncs для подробностей. Новое в версии 1.8.0. keepdims : bool, необязательно Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к исходному a. Если значение отлично от значения по умолчанию, то keepdims будет передано в метод max подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут подняты исключения. Новое в версии 1.8.0.

Возвращает:

nanmax : ndarray Массив с той же формой, что и a, с удаленной указанной осью. Если a является 0-мерным массивом 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 любые значения NaN.

fmax

Элемент-но максимальное значение из двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

maximum

Элемент-но максимальное значение из двух массивов, распространяя любые значения NaN.

isnan

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

isfinite

Показывает, какие элементы не являются ни NaN, ни бесконечностью.

amin, fmin, minimum

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки арифметики (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 — целое число, 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 бесконечность:

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