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 NaNs.当遇到所有-NaN 切片时,会引发 RuntimeWarning 并且返回该切片的 Nan.

参数:
aarray_like

包含所需最小值的数字数组.如果 a 不是数组,则尝试进行转换.

axis{int, tuple of int, None}, 可选

计算最小值的轴或轴.默认是计算展平数组的最小值.

outndarray, 可选

要在其中放置结果的备用输出数组.默认值为 None;如果提供,则其形状必须与预期输出相同,但必要时会进行类型转换.有关更多详细信息,请参见 输出类型确定.

在 1.8.0 版本加入.

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True,被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中.使用此选项,结果将正确地与原始 a 广播.

如果值不是默认值,那么 keepdims 将被传递给 ndarray 子类的 min 方法.如果子类的方法没有实现 keepdims,任何异常都会被引发.

在 1.8.0 版本加入.

initial标量,可选

输出元素的最大值.必须存在以允许在空切片上进行计算.详情请参见 reduce.

在 1.22.0 版本加入.

where类数组的布尔值,可选

用于比较的最小元素.详情请参见 reduce.

在 1.22.0 版本加入.

返回:
nanminndarray

一个与 a 形状相同的数组,但指定的轴被移除.如果 a 是一个 0-d 数组,或者 axis 是 None,则返回一个 ndarray 标量.返回的 dtype 与 a 相同.

参见

nanmax

沿给定轴的数组的最大值,忽略任何 NaNs.

amin

沿给定轴的数组的最小值,传播任何 NaNs.

fmin

两个数组逐元素的最小值,忽略任何 NaNs.

minimum

两个数组按元素取最小值,传播任何 NaNs.

isnan

显示哪些元素是非数字 (NaN).

isfinite

显示哪些元素既不是 NaN 也不是无穷大.

amax, fmax, maximum

备注

NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准 (IEEE 754).这意味着非数字不等同于无穷大.正无穷大被视为一个非常大的数字,而负无穷大被视为一个非常小的（即负的）数字.

如果输入是整数类型,该函数等效于 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.])

当正无穷和负无穷存在时:

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