numpy.nanmin#

numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)[源代码]#

返回数组的最小值或沿轴的最小值,忽略任何 NaN.当遇到全为 NaN 的切片时,会引发 RuntimeWarning ,并且该切片返回 Nan.

参数:
aarray_like

包含希望得到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}, optional

计算最小值的轴或多个轴. 默认值是计算扁平化数组的最小值.

outndarray, 可选

用于放置结果的备用输出数组. 默认值为 None ;如果提供,则它必须具有与预期输出相同的形状,但如果需要,将强制转换类型. 有关更多详细信息,请参见 输出类型确定 .

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True,则缩减的轴将作为大小为 1 的维度保留在结果中.使用此选项,结果将针对原始 a 正确广播.

如果该值不是默认值,则 keepdims 将传递给 ndarray 子类的 min 方法. 如果子类方法未实现 keepdims ,则会引发任何异常.

initial标量,可选.

输出元素的最大值.必须存在才能允许对空切片进行计算. 参见 reduce 了解详情.

在 1.22.0 版本加入.

wherebool 的类数组对象,可选

要比较以获得最小值的元素. 参见 reduce 了解详情.

在 1.22.0 版本加入.

返回:
nanminndarray

与 a 具有相同形状的数组,其中指定轴已移除.如果 a 是 0-d 数组,或者 axis 为 None,则返回 ndarray 标量.返回与 a 相同的 dtype.

参见

nanmax

数组沿给定轴的最大值,忽略任何 NaN.

amin

数组沿给定轴的最小值,传播任何 NaN.

fmin

两个数组的逐元素最小值,忽略任何 NaN.

minimum

两个数组的逐元素最小值,传播任何 NaN.

isnan

显示哪些元素不是数字 (NaN).

isfinite

显示哪些元素既不是 NaN 也不是无穷大.

amax , fmax , maximum

注释

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点算术标准(IEEE 754). 这意味着非数字不等于无穷大. 正无穷大被视为非常大的数字,负无穷大被视为非常小的数字(即负数).

如果输入是整数类型,则该函数等同于 np.min.

示例

>>> import numpy as np
>>> 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.])

当存在正无穷和负无穷时:

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