博客

下面是关于“numpy中np.nanmax和np.max的区别及坑”的完整攻略，包含了两个示例。

np.nanmax和np.max的区别

在numpy中，np.nanmax()和np.max()函数都可以用来计算数组中的最大值。但是，它们之间有一些区别。

np.max()

np.max()函数用于计算数组中的最大值。如果数组中存在NaN值，则np.max()函数会返回NaN值。

下面是一个示例，演示如何使用np.max()函数计算数组中的最大值。

import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])

# 计算最大值
max_value = np.max(a)

# 输出结果
print(max_value)

在上面的示例中，我们使用np.max()函数计算了数组a中的最大值。由于数组中存在NaN值，因此最大值为NaN。输出结果为：

nan

np.nanmax()

np.nanmax()函数用于计算数组中的最大值，但会忽略NaN值。

下面是一个示例，演示如何使用np.nanmax()函数计算数组中的最大值。

import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])

# 计算最大值
max_value = np.nanmax(a)

# 输出结果
print(max_value)

在上面的示例中，我们使用np.nanmax()函数计算了数组a中的最大值。由于数组中存在NaN值，但是np.nanmax()函数会忽略NaN值，因此最大值为4。输出结果为：

4.0

坑

需要注意的是，如果数组中存在多个NaN值，则np.nanmax()函数只会返回第一个非NaN值。下面是一个示例，演示了这个问题。

import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, np.nan, 4, 5])

# 计算最大值
max_value = np.nanmax(a)

# 输出结果
print(max_value)

在上面的示例中，我们使用np.nanmax()函数计算了数组a中的最大值。由于数组中存在多个NaN值，但是np.nanmax()函数只会返回第一个非NaN值，因此最大值为5。输出结果为：

5.0

需要注意的是，如果需要计算所有非NaN值的最大值，可以使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为0，然后再使用np.max()函数计算最大值。下面是一个示例，演示了这个方法。

import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, np.nan, np.nan, 4, 5])

# 将NaN值替换为0
a = np.nan_to_num(a)

# 计算最大值
max_value = np.max(a)

# 输出结果
print(max_value)

在上面的示例中，我们使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为0，然后再使用np.max()函数计算最大值。由于数组中不存在NaN值，因此最大值为5。输出结果为：

5

总结

本文介绍了numpy中np.nanmax()和np.max()函数的区别，以及在使用np.nanmax()函数时需要注意的坑。需要注意的是，如果数组中存在多个NaN值，则np.nanmax()函数只会返回第一个非NaN值。如果需要计算所有非NaN值的最大值，可以使用np.nan_to_num()函数将NaN值替换为0，然后再使用np.max()函数计算最大值。