scipy.sparse.csc_array.

nanmax#

csc_array.nanmax(axis=None, out=None, *, explicit=False)[source]#

返回沿轴的最大值,忽略任何 NaN。

返回数组/矩阵沿轴的最大值,忽略任何 NaN。默认情况下,这将考虑所有元素,但设置 explicit 时,仅考虑存储的元素。

在 1.11.0 版本中添加。

参数:
axis{-2, -1, 0, 1, None} 可选

计算最大值的轴。默认值是计算所有元素的最大值,返回一个标量 (即,axis = None)。

outNone,可选

此参数仅用于 NumPy 兼容性原因。不要传入除默认值之外的任何内容,因为此参数未使用。

explicit{False, True} 可选 (默认值: False)

设置为 True 时,仅考虑存储的元素。如果行/列为空,则返回的 sparse.coo_array 没有该行/列的存储元素(即隐式零)。

在 1.15.0 版本中添加。

返回值:
amaxcoo_array 或标量

a 的最大值。如果 axis 为 None,则结果为标量值。如果给定 axis,则结果为维度为 a.ndim - 1 的 sparse.coo_array。

参见

nanmin

稀疏数组/矩阵沿给定轴的最小值,忽略 NaN。

max

稀疏数组/矩阵沿给定轴的最大值,传播 NaN。

numpy.nanmax

NumPy 的 ‘nanmax’ 实现。