Python Numpy nanmax（）在数组中存在非nan值时返回nan_Python_Numpy

Python Numpy nanmax（）在数组中存在非nan值时返回nan

python numpy

Python Numpy nanmax（）在数组中存在非nan值时返回nan,python,numpy,Python,Numpy,我尝试使用Numpy的nanmax函数来获取矩阵列中所有非nan值的max，对于某些情况，它可以工作，对于某些情况，它返回nan作为最大值。然而，每一列中都有非nan值，为了确保我在R中尝试了相同的方法，使用max（x，na.rm=T），并且在那里一切都很好有人知道为什么会这样吗？我能想到的唯一一件事是，我将numpy矩阵从熊猫框架转换而来，但我真的没有任何线索 np.nanmax(datamatrix, axis=0) matrix([[1, 101, 193, 1, 163.0, 10.

我尝试使用Numpy的nanmax函数来获取矩阵列中所有非nan值的max，对于某些情况，它可以工作，对于某些情况，它返回nan作为最大值。然而，每一列中都有非nan值，为了确保我在R中尝试了相同的方法，使用max（x，na.rm=T），并且在那里一切都很好

有人知道为什么会这样吗？我能想到的唯一一件事是，我将numpy矩阵从熊猫框架转换而来，但我真的没有任何线索

np.nanmax(datamatrix, axis=0)

matrix([[1, 101, 193, 1, 163.0, 10.6, nan, 4.7, 142.0, 0.47, 595.0,
         170.0, 5.73, 24.0, 27.0, 23.0, 361.0, 33.0, 94.0, 9.2, 16.8, nan,
         nan, 91.0, nan, nan, nan, nan, 0.0, 105.0, nan, nan, nan, nan,nan,
         nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan,
         nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]], dtype=object)

您的数组是一个

对象

数组，这意味着数组中的元素是任意python对象。Pandas使用对象数组，因此当您将Pandas数据帧转换为numpy数组时，结果可能是一个对象数组

nanmax（）

无法正确处理对象数组

这里有两个示例，一个使用

numpy.matrix

，另一个使用

numpy.ndarray

。使用

矩阵

，当出现问题时，您根本不会收到任何警告：

In [1]: import numpy as np

In [2]: m = np.matrix([[2.0, np.nan, np.nan]], dtype=object)

In [3]: np.nanmax(m)
Out[3]: nan

对于数组，您会得到一个神秘的警告，但仍会返回

nan

：

In [4]: a = np.array([[2.0, np.nan, np.nan]], dtype=object)

In [5]: np.nanmax(a)
/Users/warren/miniconda3scipy/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/nanfunctions.py:326: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered
  warnings.warn("All-NaN slice encountered", RuntimeWarning)
Out[5]: nan

您可以通过几种方式确定数组是否为对象数组。在交互式python或ipython shell中显示数组时，您将看到

dtype=object

。或者您可以检查

a.dtype

；如果

是一个对象数组，您将看到

dtype（'O'）

或

object

（取决于您最终看到的是dtype的

str（）

还是

repr（）

）

假设数组中的所有值实际上都是浮点值，解决此问题的方法是首先将对象数组转换为浮点值数组：

In [6]: b = a.astype(np.float64)

In [7]: b
Out[7]: array([[  2.,  nan,  nan]])

In [8]: np.nanmax(b)
Out[8]: 2.0

In [9]: n = m.astype(np.float64)

In [10]: np.nanmax(n)
Out[10]: 2.0