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numpy.nanmax（a，axis = None，out = None，keepdims = <无值> ）[源代码] ¶

返回数组的最大值或沿轴的最大值，忽略任何NaN。当遇到所有NaN切片时，RuntimeWarning会引发a并为该切片返回NaN。

参量

一个array_like

包含所需最大值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。

轴{int，int元组，无}，可选

计算最大值的一个或多个轴。默认值是计算扁平化数组的最大值。

out ndarray，可选

放置结果的备用输出数组。默认值为None; 如果提供的话，它的形状必须与预期的输出形状相同，但是如果需要的话，将强制转换类型。有关更多详细信息，请参见 ufuncs-output-type。

1.8.0版中的新功能。

keepdims bool，可选

如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始a正确广播。

如果值不是默认值，则 keepdims将传递给的max子类的方法ndarray。如果子类方法未实现keepdims，则将引发任何异常。

1.8.0版中的新功能。

退货

Nanmax ndarray: 具有相同形状的阵列一个，与所述指定的轴移除。如果a是0-d数组，或者如果axis是None，则返回ndarray标量。返回与a相同的dtype 。

也可以看看

笔记

NumPy使用IEEE算术二进制浮点标准（IEEE 754）。这意味着非数字不等于无穷大。正无穷大被视为非常大的数，负无穷大被视为非常小（即负）的数。

如果输入具有整数类型，则该函数等效于np.max。

例子

>>> 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.])

当存在正无穷大和负无穷大时：

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