배열의 최대값을 반환하거나 NaN(Not a Number) 값을 무시한 채 최대값을 구하려면 Python에서 numpy.nanmax() 메서드를 사용합니다.
이 메서드는 지정된 축(axis)이 제거된 형태로, 입력 배열 a와 동일한 shape의 배열을 반환합니다. 만약 a가 0차원 배열이거나 axis가 None이면 ndarray 스칼라를 반환하며, dtype은 원본 배열과 동일하게 유지됩니다.
numpy.nanmax()의 주요 매개변수
1. a
최대값을 구하고자 하는 숫자들을 담고 있는 배열입니다. 배열이 아닌 값이 전달되면 자동으로 변환을 시도합니다.
2. axis
최대값을 계산할 축 또는 축들의 집합입니다. 기본값은 None이며, 이 경우 평탄화(flattened)된 배열 전체에 대한 최대값을 계산합니다.
3. out
결과를 저장할 대체 출력 배열입니다. 기본값은 None이며, 값을 제공할 경우 예상 출력과 동일한 shape이어야 하고, 필요 시 타입이 자동으로 캐스팅됩니다.
4. keepdims
True로 설정하면 축소된 축들이 크기 1인 차원으로 결과에 유지됩니다. 이 옵션을 사용하면 결과가 원본 배열 a와 올바르게 브로드캐스팅됩니다. 기본값이 아닌 값이 지정되면 keepdims는 ndarray 하위 클래스의 max 메서드로 전달되며, 하위 클래스 메서드가 keepdims를 구현하지 않으면 예외가 발생합니다.
5. initial
출력 요소의 최솟값입니다. 빈 슬라이스(empty slice)에 대한 연산을 허용하기 위해 반드시 제공되어야 합니다.
구현 단계
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
array() 메서드를 사용하여 numpy 배열을 생성합니다. 여기에는 int 타입 요소와 함께 nan 및 NINF(음의 무한대) 값도 포함되어 있습니다.
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])
생성한 배열을 화면에 출력합니다.
print("Our Array...\n",arr)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)배열의 데이터타입을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)NaN을 무시하고 배열의 최대값을 반환하기 위해 numpy.nanmax() 메서드를 사용합니다.
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))전체 예제 코드
import numpy as np
# array() 메서드로 numpy 배열 생성
# int 타입 요소와 함께 nan 및 NINF(음의 무한대) 포함
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])
# 배열 출력
print("Our Array...\n",arr)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# 데이터타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# NaN을 무시하고 최대값을 반환하는 numpy.nanmax() 메서드 사용
print("\nResult (nanmax)...\n",np.nanmax(arr))실행 결과
Our Array... [[ 25. 50. 75.] [ 90. nan -inf]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmax)... 90.0
실행 결과를 보면 배열에 NaN과 음의 무한대(-inf)가 포함되어 있음에도 불구하고, nanmax() 메서드는 NaN을 무시하고 나머지 유효한 값들 중 가장 큰 값인 90.0을 정확히 반환하는 것을 확인할 수 있습니다.