本文簡要介紹 python 語言中 numpy.nanmin
的用法。
用法:
numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
返回數組的最小值或沿軸的最小值,忽略任何 NaN。當遇到 all-NaN 切片時,會引發
RuntimeWarning
並為該切片返回 Nan。- a: array_like
包含所需最小值的數字的數組。如果 a 不是數組,則嘗試轉換。
- axis: {int,int 元組,無},可選
沿其計算最小值的一個或多個軸。默認是計算展平數組的最小值。
- out: ndarray,可選
用於放置結果的備用輸出數組。默認為
None
;如果提供,它必須具有與預期輸出相同的形狀,但如果需要,類型將被強製轉換。有關更多詳細信息,請參閱輸出類型確定。- keepdims: 布爾型,可選
如果將其設置為 True,則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。使用此選項,結果將針對原始 a 正確廣播。
如果該值不是默認值,則保持昏暗將被傳遞到
min
子類的方法numpy.ndarray。如果子類方法沒有實現保持昏暗將引發任何異常。- initial: 標量,可選
輸出元素的最大值。必須存在以允許對空切片進行計算。有關詳細信息,請參閱
reduce
。- where: 類似於 bool 的數組,可選
要比較最小值的元素。有關詳細信息,請參閱
reduce
。
- nanmin: ndarray
一個與 a 形狀相同的數組,移除了指定的軸。如果 a 是一個 0-d 數組,或者如果 axis 是 None,則返回一個 ndarray 標量。返回與 a 相同的 dtype。
參數:
返回:
注意:
NumPy 使用 IEEE 二進製浮點算術標準 (IEEE 754)。這意味著“Not a Number”並不等於無窮大。正無窮大被視為非常大的數,負無窮大被視為非常小的(即負)數。
如果輸入具有整數類型,則該函數等效於 np.min。
例子:
>>> 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.])
當存在正無窮大和負無窮大時:
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.inf]) 1.0 >>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.NINF]) -inf
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注:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.nanmin。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。