jax.numpy.nanmax

jax.numpy.nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None)

傳回沿給定軸的陣列元素最大值，忽略 NaN。

JAX 實作 numpy.nanmax()。

參數:

• a (ArrayLike) – 輸入陣列。

• axis (Axis) – int 或 int 序列，預設值=None。計算最大值的軸。如果為 None，則沿展平陣列計算最大值。

• keepdims (bool) – bool，預設值=False。如果為 True，則縮減的軸會保留在結果中，大小為 1。

• initial (ArrayLike | None) – int 或陣列，預設值=None。最大值的初始值。

• where (ArrayLike | None) – 布林 dtype 的陣列，預設值=None。用於計算最大值的元素。陣列應與輸入廣播相容。where 使用時必須指定 initial。

• out (None) – JAX 未使用。

傳回值:

沿給定軸的最大值陣列，忽略 NaN。如果沿給定軸的所有值都是 NaN，則傳回 nan。

傳回型別:

Array

另請參閱

• jax.numpy.nanmin()：計算沿給定軸的陣列元素最小值，忽略 NaN。

• jax.numpy.nansum()：計算沿給定軸的陣列元素總和，忽略 NaN。

• jax.numpy.nanprod()：計算沿給定軸的陣列元素乘積，忽略 NaN。

• jax.numpy.nanmean()：計算沿給定軸的陣列元素平均值，忽略 NaN。

範例

預設情況下，jnp.nanmax 計算沿展平陣列的元素最大值。

>>> nan = jnp.nan
>>> x = jnp.array([[8, nan, 4, 6],
...                [nan, -2, nan, -4],
...                [-2, 1, 7, nan]])
>>> jnp.nanmax(x)
Array(8., dtype=float32)

如果 axis=1，則將沿軸 1 計算最大值。

>>> jnp.nanmax(x, axis=1)
Array([ 8., -2.,  7.], dtype=float32)

如果 keepdims=True，則輸出的 ndim 將與輸入的相同。

>>> jnp.nanmax(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[ 8.],
       [-2.],
       [ 7.]], dtype=float32)

若要僅包含特定元素來計算最大值，您可以使用 where。它可以與輸入具有相同的維度

>>> where=jnp.array([[0, 0, 1, 0],
...                  [0, 0, 1, 1],
...                  [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.nanmax(x, axis=1, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[4.],
       [0.],
       [7.]], dtype=float32)

或必須與輸入廣播相容。

>>> where = jnp.array([[True],
...                    [False],
...                    [False]])
>>> jnp.nanmax(x, axis=0, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[8., 0., 4., 6.]], dtype=float32)