PythonのNaNを無視して、負の無限大または最大値を持つ配列の最大値を返します

配列の最大値またはNaNを無視した最大値を返すには、Pythonのnumpy.nanmax（）メソッドを使用します。このメソッドは、指定された軸が削除された、と同じ形状の配列を返します。 aが0-d配列の場合、またはaxisがNoneの場合、ndarrayスカラーが返されます。 aと同じdtypeが返されます。最初のパラメーターaは、最大値が必要な数値を含む配列です。がnotan配列の場合、変換が試行されます。

2番目のパラメーターであるaxisは、最大値が計算される1つまたは複数の軸です。デフォルトでは、フラット化された配列の最大値を計算します。 3番目のパラメーターは、結果を配置するための代替出力配列です。デフォルトはNoneです。提供する場合は、期待される出力と同じ形状である必要がありますが、タイプは必要に応じてキャストされます。

4番目のパラメータkeepdimsこれがTrueに設定されている場合、縮小された軸は、サイズ1のディメンションとして結果に残されます。このオプションを使用すると、結果は元のaに対して正しくブロードキャストされます。値がデフォルト以外の場合、keepdimsはndarrayのサブクラスのmaxメソッドに渡されます。サブクラスメソッドがkeepdimsを実装していない場合、例外が発生します。 5番目のパラメーターは、出力要素の最小値です。空のスライスでの計算を可能にするために存在する必要があります

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成します。 nanとNINF（負の無限大）を使用したint型の要素を追加しました-

arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

配列の最大値またはNaNを無視した最大値を返すには、Pythonのnumpy.nanmax（）メソッドを使用します。このメソッドは、指定された軸が削除された、と同じ形状の配列を返します。 aが0-d配列の場合、またはaxisがNoneの場合、ndarrayスカラーが返されます。 aと同じdtypeが返されます-

print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

例

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan and NINF (negative infinity)
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# To return the maximum of an array or maximum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmax() method in Python
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))

出力

Our Array...
[[ 25. 50. 75.]
[ 90. nan -inf]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmax)...
90.0