परिचय
पायथन में सरणी का अधिकतम मान या NaN को नजरअंदाज करके अधिकतम मान प्राप्त करने के लिए numpy.nanmax() विधि का उपयोग करें। यह विधि a के समान आकार की एक सरणी लौटाती है, जिसमें निर्दिष्ट अक्ष हटा दिया जाता है। यदि a 0-d सरणी है, या यदि अक्ष None है, तो एक ndarray स्केलर लौटाया जाता है। a के समान dtype लौटाया जाता है। पहला पैरामीटर a वह सरणी है जिसमें वे संख्याएं हैं जिनका अधिकतम वांछित है। यदि a सरणी नहीं है, तो रूपांतरण का प्रयास किया जाता है।
दूसरा पैरामीटर axis वह अक्ष या अक्ष हैं जिनके साथ अधिकतम की गणना की जाती है। डिफ़ॉल्ट समतल सरणी का अधिकतम गणना करना है। तीसरा पैरामीटर out एक वैकल्पिक आउटपुट सरणी है जिसमें परिणाम रखा जाता है। डिफ़ॉल्ट None है; यदि प्रदान किया गया है, तो इसका आकार अपेक्षित आउटपुट के समान होना चाहिए, लेकिन यदि आवश्यक हो तो प्रकार डाला जाएगा।
चौथा पैरामीटर keepdims है। यदि इसे True पर सेट किया जाता है, तो जिन अक्षों को कम किया गया है, उन्हें आकार एक के आयामों के रूप में परिणाम में छोड़ दिया जाता है। इस विकल्प के साथ, परिणाम मूल a के खिलाफ सही ढंग से प्रसारित होगा। यदि मान डिफ़ॉल्ट के अलावा कुछ भी है, तो keepdims को ndarray के उप-वर्गों की अधिकतम विधि के माध्यम से पारित किया जाएगा। यदि उप-वर्गों की विधि keepdims को लागू नहीं करती है तो कोई भी अपवाद उठाया जाएगा। पांचवां पैरामीटर एक आउटपुट तत्व का न्यूनतम मान है। खाली स्लाइस पर गणना की अनुमति देने के लिए मौजूद होना चाहिए।
चरण
आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
import numpy as np
array() विधि का उपयोग करके एक numpy सरणी बनाएं। हमने nan और inf (धनात्मक अनंत) के साथ int प्रकार के तत्व जोड़े हैं
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", arr)
आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
सरणी का अधिकतम मान प्राप्त करें (NaN को नजरअंदाज करें)
print("\nपरिणाम (nanmax)...\n", np.nanmax(arr))
पूर्ण उदाहरण
import numpy as np
# array() विधि का उपयोग करके एक numpy सरणी बनाएं
# हमने nan और inf (धनात्मक अनंत) के साथ int प्रकार के तत्व जोड़े हैं
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", arr)
# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
# सरणी का अधिकतम मान प्राप्त करें या अधिकतम NaN को नजरअंदाज करके
print("\nपरिणाम (nanmax)...\n", np.nanmax(arr))
आउटपुट
हमारी सरणी...
[[25. 50. 75.]
[90. nan inf]]
हमारी सरणी के आयाम...
2
हमारी सरणी वस्तु का डेटा प्रकार...
float64
परिणाम (nanmax)...
inf
