numpy nanmin 用法及代码示例

Lincoln Numpy 函数 4年前 0 156

用法：
numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)
返回数组的最小值或沿轴的最小值，忽略任何NaN。遇到all-NaN个切片时，抛出RuntimeWarning。

–	描述
参数	a：： array_like 包含所需最小值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。 axis：： {int, tuple of int, None}, 可选参数计算最小值的一个或多个轴。默认值是计算扁平化数组的最小值。 out：： ndarray, 可选参数放置结果的备用输出数组。默认是None;如果提供的话，它的形状必须与预期的输出形状相同，但是如果需要的话，将强制转换类型。看到doc.ufuncs有关详细信息。 1.8.0版中的新功能。 keepdims：： bool, 可选参数如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始a正确广播。如果该值不是默认值，则keepdims将传递给min的子类方法ndarray。如果子类方法未实现keepdims任何例外情况都会提出。 1.8.0版中的新功能。
返回值	nanmin：： ndarray 与a形状相同的数组，但移除了指定的轴。如果a是0-d数组，或者如果axis是None，则返回ndarray标量。返回与d相同的dtype。

–

描述

参数

a：： array_like

包含所需最小值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。
axis：： {int, tuple of int, None}, 可选参数

计算最小值的一个或多个轴。默认值是计算扁平化数组的最小值。
out：： ndarray, 可选参数

放置结果的备用输出数组。默认是None;如果提供的话，它的形状必须与预期的输出形状相同，但是如果需要的话，将强制转换类型。看到doc.ufuncs有关详细信息。

1.8.0版中的新功能。
keepdims：： bool, 可选参数

如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸1的尺寸。使用此选项，结果将相对于原始a正确广播。
如果该值不是默认值，则keepdims将传递给min的子类方法ndarray。如果子类方法未实现keepdims任何例外情况都会提出。

1.8.0版中的新功能。

返回值

nanmin：： ndarray

与a形状相同的数组，但移除了指定的轴。如果a是0-d数组，或者如果axis是None，则返回ndarray标量。返回与d相同的dtype。

NumPy使用IEEE算术二进制浮点标准(IEEE 754)。这意味着非数字不等于无穷大。正无穷大被视为一个非常大的数，负无穷大被视为一个非常小的(即负)数。

如果输入具有整数类型，则该函数等效于np.min。

>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanmin(a)
1.0
>>> np.nanmin(a, axis=0)
array([1.,  2.])
>>> np.nanmin(a, axis=1)
array([1.,  3.])

当存在正无穷大和负无穷大时：

>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.inf])
1.0
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.NINF])
-inf

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