Python में numpy.nanmax() से अक्ष 0 पर अधिकतम मान या NaN को अनदेखा करें

परिचय

numpy.nanmax() फ़ंक्शन सरणी में अधिकतम मान ढूंढता है जबकि NaN (Not a Number) मानों को स्वचालित रूप से अनदेखा करता है। यह अक्ष-विशिष्ट संक्रियाओं का समर्थन करता है।

पैरामीटर

• a: इनपुट सरणी
• axis: वह अक्ष जिसके साथ अधिकतम की गणना की जाती है (डिफ़ॉल्ट: फ्लैट सरणी)
• out: वैकल्पिक आउटपुट सरणी
• keepdims: कम किए गए अक्षों को आकार 1 के साथ बनाए रखें
• initial: खाली स्लाइस के लिए न्यूनतम मान

चरण

1. लाइब्रेरी आयात करें

import numpy as np

2. NaN वाली 2D सरणी बनाएं

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

3. सरणी जानकारी प्रदर्शित करें

print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nआयाम...\n", arr.ndim)
print("\nडेटा प्रकार...\n", arr.dtype)

4. अक्ष 0 पर अधिकतम मान ढूंढें (NaN अनदेखा करते हुए)

print("\nपरिणाम (nanmax axis=0)...\n", np.nanmax(arr, axis=0))

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

# NaN के साथ 2D सरणी
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

print("हमारी सरणी...\n", arr)
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)

# अक्ष 0 पर अधिकतम (स्तंभ-वार), NaN अनदेखा करते हुए
print("\nपरिणाम (nanmax)...\n", np.nanmax(arr, axis=0))

आउटपुट

हमारी सरणी...
 [[10. 20. 30.]
 [40. nan 60.]]
हमारी सरणी के आयाम...
 2
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...
 float64
परिणाम (nanmax)...
 [40. 20. 60.]

व्याख्या

स्तंभ-वार तुलना (axis=0):

• स्तंभ 0: max(10, 40) = 40
• स्तंभ 1: max(20, NaN) = 20 (NaN अनदेखा)
• स्तंभ 2: max(30, 60) = 60

np.nanmax() मानक np.max() के विपरीत NaN मानों को स्वचालित रूप से छोड़ देता है, जो NaN होने पर NaN लौटाता।