为什么netCDF提取的两个数组合并后最大值远高于单个数组？

• 最核心的原因是netCDF变量自带的缺省填充值被纳入了最大值统计，你看到的9.96921e+36是气象、地学领域netCDF文件通用的标准浮点型缺测值（符合CF数据规范）。
• 你单独对m、n计算最大值时得到正常结果，是因为从netCDF中读取的数组默认是numpy.ma.MaskedArray（掩码数组），调用max()方法时会自动忽略被标记为缺测的位置；而你使用np.dstack/np.concatenate拼接普通numpy数组时，掩码信息会丢失，原本被掩盖的缺测大值会直接保留在拼接后的数组中，统计最大值时就会返回这个缺测值。

你可以执行以下代码确认问题：

# 查看m的类型是否为掩码数组
print(type(m))
# 直接查看m原始数据的最大值，看是否已经存在9.96921e+36
print(m.data.max())

如果原始数据里已经存在这个极大值，就可以确认是填充值的问题。

方法1：使用掩码数组专属的拼接方法 #

用np.ma.dstack代替普通的np.dstack，拼接后仍保留掩码信息，统计最大值时会自动跳过缺测值：

d = np.ma.dstack((m, n))
max_d = d.max()

方法2：将缺测值替换为NaN后处理 #

拼接前先把填充值替换为np.nan，后续使用np.nanmax统计最大值即可：

# 获取变量的填充值
fill_value = ds1.variables['swvl1']._FillValue
# 替换缺测值为NaN
m[m == fill_value] = np.nan
n[n == fill_value] = np.nan
# 拼接
d = np.dstack((m, n))
# 计算忽略NaN的最大值
max_d = np.nanmax(d)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者USer555